The absence of fans removes the home advantage associated with penalties called by National Hockey League referees
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had a major impact on professional sports, notably, forcing the National Hockey League to hold its 2020 playoffs in empty arenas. This provided an unprecedented opportunity to study how crowds may influence penalties awarded by referees in an ecological context. Using data from playoff games played during the COVID-19 pandemic and the previous 5 years (n = 547), we estimate the number of penalties called by referees depending on whether or not spectators were present. The results show an interaction between a team's status (home; away) and the presence or absence of crowds. Post-hoc analyses reveal that referees awarded significantly more penalties to the away team compared to the home team when there is a crowd present. However, when there are no spectators, the number of penalties awarded to the away and home teams are not significantly different. In order to generalize these results, we took advantage of the extension of the pandemic and the unusual game setting it provided to observe the behavior of referees during the 2020-2021 regular season. Again, using data from the National Hockey League (n = 1639), but also expanding our sample to include Canadian Hockey League games (n = 1709), we also find that the advantage given to the home team by referees when in front of a crowd fades in the absence of spectators. These findings provide new evidence suggesting that social pressure does have an impact on referees' decision-making, thus contributing to explain the phenomenon of home advantage in professional ice hockey.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».