Eliminating buyer’s remorse: An examination of the sunk cost fallacy in the National Hockey League draft
Notice bibliographique
Résumé
The sunk cost effect describes the tendency to escalate one's commitment toward a certain endeavor, despite diminishing returns, as a consequence of irreversible resource expenditure that has already been made (Organ Behav Hum Decis Process. 1985;35:124). This effect has been observed in a number of professional sports leagues, wherein teams escalate their commitment toward players selected early in the draft, regardless of performance outcomes, due to large financial commitments invested in them (J Sports Econom. 2017;18:282; Adm Sci Q. 1995;40:474). This effect, however, has yet to be explored in the National Hockey League (NHL). The purpose of this study was to test for sunk cost effects in the NHL, by examining the relationship between draft order and playing time, while controlling for a myriad of confounding variables. Findings from our analyses provide support for the existence of this effect in the NHL, as first-round draftees were given significantly more playing time than their peers selected in the second round, regardless of injury, player relocation, penalties, or on-ice performance outcomes. We offer some plausible underlying mechanisms driving this effect. Furthermore, we suggest the observed effects have valuable implications for NHL talent development, given the importance of playing time on various aspects of expertise attainment.
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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 | 0,008 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».