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Enregistrement W4303650107 · doi:10.1007/s11332-022-01007-x

Relative age effect in elite Brazilian athletes in different combat sports: an observational study

2022· article· en· W4303650107 sur OpenAlexaff
Paulo Francisco de Almeida‐Neto, Rui Barboza Neto, Iago Medeiros, Fernanda Cristina Silva de Oliveira, Abel Gomes de Oliveira Filho, Dihogo Gama de Matos, Paulo Moreira Silva Dantas, Breno Guilherme de Araújo Tinôco Cabral

Notice bibliographique

RevueSport Sciences for Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Rio Grande do NorteConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFencingAthletesCricketDemographyQuartileChampionshipTest (biology)PsychologyMedicinePhysical therapyAdvertisingSociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The relative age effect (RAE) suggests that, due to maturity, young athletes born in the first quartiles of the year may have advantages over those born in the last quartiles of the year. Thus, it is important to evaluate the RAE in different sports and to consider the particularities of the subdivisions of the sports categories. Objective: To analyze the RAE in the top 20 of the Brazilian rankings in different combat sports. Methods: Observational study that analyzed the national databases for the year 2019 (from categories U-11 to U-18) made publicly available by the Brazilian confederations of karate, taekwondo and fencing. We obtained data on date of birth, age category and body weight of all modalities, type of fencing competition weapon (Epee, Foie and Saber) and type of karate modality (kumite and kata) from the top 20 places in each ranking. The final sample consisted of 1,486 athletes (Age: 14.2 ± 2.3. Male-53.2%. Female-46.8%). To identify the RAE, we performed a contingency analysis and compared the results between the sexes within the same sport. Results: > 0.05). Conclusion: The results showed the existence of a relative age effect in elite athletes ranked (top 20 places in each ranking) only for the sport of fencing and karate kumite.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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