Talent Identification and Relative Age Effects in English Male Rugby Union Pathways: From Entry to Expertise
Notice bibliographique
Résumé
A common practice in youth rugby union is to group players based on (bi)annual age with fixed cut-off dates. The overrepresentation of players born at the start of the cut-off date and the underrepresentation of players born toward the end of the cut-off date are termed relative age effects (RAEs). The aim of this study was to examine RAEs during entry into professional and international rugby union pathways in England, as well as comparing them to their respective senior cohort: U15 Regional Academy Player ( n = 1,114) vs. Senior Professional Player ( n = 281) and U16–23 England Academy Player ( n = 849) vs. Senior International Player ( n = 48). Chi-square (χ 2 ) analysis compared birth quarter (BQ) distributions against expected distributions. Odds ratios and 95% confidence intervals compared the likelihood of a BQ being selected. Findings revealed a significant overrepresentation of relatively older players compared with their relatively younger peers within both youth cohorts ( P < 0.001; BQ1 = 42.5% vs. BQ4 = 9.6%; BQ1 = 36.5% vs. BQ4 = 15.2%). In comparison, there was no significant difference in the BQ distributions within both senior cohorts. Further, BQ4s were 3.86 and 3.9 times more likely to achieve senior professional and international levels than BQ1s and BQ2s, respectively. It is suggested that relatively younger players may have a greater likelihood of achieving expertise following entry into a rugby union talent pathway due to benefitting from more competitive play against relatively older counterparts during their development (e.g., reversal effects; the underdog hypothesis). Moreover, possible solutions (e.g., age and anthropometric banding; playing-up and playing-down) are discussed to encourage practitioners and policy makers to create the most appropriate learning environment for every player.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».