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Enregistrement W3206291193 · doi:10.1111/sms.14076

To draft or not to draft? A systematic review of North American sports’ entry draft

2021· review· en· W3206291193 sur OpenAlexaff
Kathryn Johnston, Lou Farah, Harleen Ghuman, Joseph Baker

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHullAeronauticsPolitical scienceEngineeringOperations researchMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In theory, professional sport "entry drafts" are designed to promote parity by granting poorly performing teams with early selections and winning teams with later selections. While this process has intentions to "level the playing field", mixed findings exist in the literature. The aim of this review is to identify and synthesize the literature examining the efficacy of the draft for professional, North American sport leagues. A systematic review of four databases was performed according to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) guidelines. Full-text articles containing relevant data on the draft system for the four major professional North American sports were identified. Further restrictions were made to include articles focusing on a specific outcome regarding future success (i.e., whether the draft related to a measure of future performance). The search returned 10 962 records and after screening, 18 articles were synthesized. Of the articles examined, the measures of future success with relation to draft order were (a) career length and/or number of games played at the majors (n = 8), (b) future performance statistics at the professional level (n = 5), (c) change in winning percentage and/or number of wins produced (n = 3), (d) financial compensation (n = 1), and (e) a combination of measures (a) to (d), (n = 1). Most commonly, the first/early rounds most accurately predicted future measures of success (ie, number of games played, signing bonuses, and playing statistics) across sports. The middle and late rounds were less accurate, with the degree of accuracy increasing slightly in the last rounds. This review highlights several opportunities to better understand the draft process (e.g., potential improvements in middle round picks) and emphasizes the need for more research on analyzing and scrutinizing the draft.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,233
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,233
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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