MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3106604258 · doi:10.3389/fspor.2020.591072

Origins of Relative Age Effects in Youth Football—A Nationwide Analysis

2020· article· en· W3106604258 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Romann, Eva Rüeger, Mirjam Hintermann, Raphael Kern, Oliver Faude

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyFootballOddsAthletesQuarter (Canadian coin)Selection (genetic algorithm)Odds ratioConfidence intervalMedicineAge groupsPsychologyGeographyPhysical therapyInternal medicineSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Relative age effects (RAEs) refer to the overrepresentation of players born earlier in the selection year compared to late-born players within the same age category. To date, the origins and mechanisms of RAEs are still unclear. To evaluate the development of RAEs in terms of age group and selection level, we analyzed data of all registered child and adolescent football players in Switzerland. Methods: Age category, selection level, and birthdate from all licensed 101,991 Swiss child and youth football players assigned to a specific team [9,149 girls (9.0%) and 92,842 boys (91.0%); age range: 4.6–19.6 years] were analyzed. Additionally, out of 1,128 clubs, 54 clubs provided their documented waiting lists (1,224 players). Birthdate distributions were split by age category, sex, and birth quarter (Q1 = January to March, Q4 = October to December). RAEs were calculated using odds ratios (Q1 vs. Q4) with 95% confidence intervals (95% CI). Results: We found small RAEs among U8 players (OR 1.44 [95% CI 1.31, 1.59]) and U10 (OR 1.24 [95% CI 1.16, 1.32]). The RAE was negligible in all other age categories, independent of gender. In children's football, 5,584 (71.3%) teams performed selections. In teams without selection, there were no obvious RAEs. However, teams with selections for the same age category showed small RAEs with an overrepresentation of Q1 athletes in the first team (OR = 1.29 [95% CI 1.24, 1.35]) and inverse RAEs with an underrepresentation of Q1 athletes in the last team (OR = 0.85 [95% CI 0.82, 0.89]). Only small RAEs were observed on the waiting lists for the U8 (OR = 1.48 [1.13, 1.95]). Discussion and Conclusion: RAEs have a small, but consistent effect on participation in Swiss children's football at the grassroots level. Contrary to expectations, no inverse RAEs were found on the waiting lists. Nonetheless, first time coach selections seem to be the origin of RAEs. To protect young athletes from discrimination, RAE biases should be analyzed and eliminated at all stages of sport participation, selection, and dropout situations. Modifications to the organizational structure of sport and athlete development systems are recommended to prevent RAE-related discrimination in youth sports.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Sports and Active LivingMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207