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Enregistrement W3106468176 · doi:10.1111/sms.13874

Accuracy from the slot: Evaluating draft selections in the National Hockey League

2020· article· en· W3106468176 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLotteryLeagueOffensiveSelection (genetic algorithm)Operations researchComputer scienceTest (biology)PsychologyOperations managementStatisticsEngineeringArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Hockey League (NHL) entry draft is a process wherein teams make sequential selections from a pool of eligible players. Given the young age of prospects, drafting requires long-term forecasting of future performance under a high level of uncertainty. This study assessed the selection accuracy across all seven rounds of the draft, as well as between lottery and non-lottery picks within the first round. NHL performance data were collected for all forwards (N = 956) and defensemen (N = 558) drafted between 2007 and 2014. In both groups, Kruskal-Wallis H tests conducted between draft rounds revealed a significant, relatively strong, overall effect of draft order on future performance. However, Mann-Whitney U post-hoc tests showed projecting future performance of forwards was only accurate in the first two rounds, while for defensemen, selection was only accurate in the first round. Moreover, forwards selected with lottery picks in the first round outperformed their non-lottery peers offensively but not defensively. As for defensemen, those selected with lottery picks did not differ from their non-lottery peers in offensive or defensive performance. Our findings highlight substantial inaccuracies in the NHL draft, particularly past the first two rounds of selection. We offer multiple possible explanations driving such inaccuracies that could form the basis for further work in this area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle