The Applicability of the Risk Score Approach to Competitive Sport: Development of a Physical Success Score for the Canadian Football League Combine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Matsuo, H, Funasaki, K, and Yamada, S. The applicability of the risk score approach to competitive sport: development of a physical success score for the Canadian football league combine. J Strength Cond Res 36(3): 695–701, 2022—In the scouting combine of the Canadian Football League (CFL), players are measured for 6 athletic abilities, including 2 measurements of body size. For coaches and their players who desire to play in the CFL, knowing the players metrics that are important for being drafted and their levels will help coaches plan and evaluate their training. Thus, the purpose of this study was to provide a simple scoring system using the predictors of CFL Combines identified by multivariate analysis and their regression coefficients, and reference values. In this study, authors created a scoring system to classify draft success and failure of CFL Combines based on the measurement results. This scoring system was named as the physical success score (PSS). To do so, a repeated grid-search cross-validation for variable selection algorithm was performed on the players (line: n = 211, big skill linebacker, running back and tight end: n = 177, skill [defensive back and wide receiver]: n = 231) who participated in the CFL Combines between 2011 and 2019. The final binary logistic regression models and the reference values were used to generate the PSS for each group. As a result, PSS of the line, big skill, and skill were developed. In each group, all possible total scores and the estimated draft success probability were shown. From the results of this study, it was concluded that the PSS approach can provide useful information for coaches in setting training goals.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».