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Enregistrement W3124853702

Comparing the success of developing professional hockey players from the CHL drafts

2019· dissertation· en· W3124853702 sur OpenAlexaboutno aff
Adam G. West, T. J. Millar

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésIce hockeyMedicinePhysical medicine and rehabilitation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to outline the differentiation of success of drafting and developing Professional Hockey Players amongst the three Major Junior Leagues (WHL, OHL, QMJHL) in the CHL. It analyzes three development leagues that help contribute to the Major Junior Rosters; The Alberta Midget Hockey League (AMHL), The Greater Toronto Minor Midget Hockey League (GTMMHL), and The Quebec Midget AAA Hockey league (QMAAA). The three Major Junior leagues select players for their teams via a drafting process. When players hit a certain age, they become eligible to be drafted, and teams select the players they believe are the best available to come play for their team. The OHL and the QMJHL draft their players after their 15-year-old season and are eligible to play for their respective clubs in their upcoming 16-year-old season. The Western Hockey league drafts players after their 14-year-old season but players cannot play for their teams until their 16-year-old season as well. Data was collected from the development leagues (AMHL, GTMMHL, QMAAA) over a 5year period analyzing players selected in the 3 Major Junior drafts and determining if they: played in the CHL, were drafted to the NHL, played Professional Hockey, and if they played until the age of 20. Then an analysis of burnout and early sport specialization is conducted to investigate factors that could cause an effect in a player’s development. The data shows that players selected in the OHL and QMJHL Drafts are significantly more likely to play Professional Hockey opposed to players selected in the WHL Draft. The analysis of burnout and early sport specialization finds that the WHL drafting players after their 14year-old season may be placing them in age inappropriate environments that could harm their participation and development in hockey. This study concludes that the OHL and QMJHL drafting method of selecting players after their 15-year-old season plays a significant role in producing Professional Hockey Players opposed to the WHL’s drafting method of selecting players after their 14-year-old season.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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