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Enregistrement W4291306113

Différences dans les configurations de jeu d’équipes de hockey sur glace de catégorie Pee-Wee et Bantam évoluant avec et sans la mise en échec corporelle

2015· preprint· fr· W4291306113 sur OpenAlexaboutno aff
Julien Moniotte, Luc Nadeau, Claude Goulet, Kristine Fortier

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2015
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyPsychologyAdvertisingBusinessPhysical medicine and rehabilitationMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mise en échec corporelle (MÉC) est une tactique défensive utilisée au hockey sur glace et la principale source de blessures des athlètes. Au Canada, la MÉC était, au moment de l’étude, permise dès l’âge de 11 ans pour les niveaux compétitifs, sauf au Québec où elle ne l’était qu’à partir de 13 ans. Aucune étude sur les différences de jeu n’a pu démontrer les avantages d’utiliser tôt la MÉC, autant pour l’apprentissage des habiletés des joueurs que pour les performances. Quatre parties de catégorie Pee-Wee (11-12 ans) de la région de Calgary (sans MÉC) et cinq de Québec (avec MÉC) ont été analysées, de même que huit rencontres dans la catégorie Bantam (13-14 ans), dans laquelle la MÉC est autorisée dans les deux provinces, quatre de la région de Calgary et autant dans celle de Québec. Au final, 1306 configurations de jeu ont été codées. Peu de différences significatives ont été constatées entre les équipes qui évoluent sans la MÉC et celles évoluant avec. Par ailleurs, la majorité des différences significatives que nous avons constatées correspondent à un écart entre le championnat Pee Wee de Calgary et les championnats Bantam, de Calgary comme de Québec.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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