“Birthday-Banding” as a Strategy to Moderate the Relative Age Effect: A Case Study Into the England Squash Talent Pathway
Notice bibliographique
Résumé
The relative age effect (RAE) is almost pervasive throughout youth sport, whereby relatively older athletes are consistently overrepresented compared to their relatively younger peers. Whilst researchers regularly cite the need for sport programmes to incorporate strategies to moderate the RAE, organisational structures often continue to adopt a one-dimensional (bi)annual-age group approach. In an effort to combat this issue, England Squash implemented a ‘birthday-banding’ strategy to their Talent Pathway, whereby young athletes move up to their next age group on their birthday, with the aim to remove particular selection time-points and fixed chronological bandings. Thus, the purpose of this study was to examine the potential effects of the birthday-banding strategy on birth quarter (BQ) distributions throughout the England Squash Talent Pathway. Three mixed-gender groups were populated and analysed: (a) ASPIRE athletes (n = 250); (b) Development and Potential athletes (n = 52); and, (c) Senior Team and Academy athletes (n = 26). Chi-square analysis and odds ratios were used to test BQ distributions against national norms and between quartiles, respectively. Results revealed no significant difference between BQ distributions within all three groups (P >.05). In contrast to most studies examining the RAE within athlete development settings, there appeared to be no RAE throughout the England Squash Talent Pathway. These findings suggest that the birthday-banding strategy may be a useful tool to moderate the RAE in youth sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».