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Enregistrement W4312126362 · doi:10.3390/children9121941

The Influence of Contextual Factors on the Relative Age Effect in Male International Rugby Union: The Impact of Sociocultural Influences and Playing Position

2022· article· en· W4312126362 sur OpenAlexaboutno aff
Paolo Riccardo Brustio, Adam L. Kelly, Corrado Lupo, Alexandru Nicolae Ungureanu

Notice bibliographique

RevueChildren · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociocultural evolutionDemographyPosition (finance)Quarter (Canadian coin)GeographyTest (biology)PsychologyDemographic economicsPolitical scienceSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is not only to establish whether the relative age effect (RAE) exists in male international rugby union players, but also to investigate the impact of sociocultural influences (i.e., northern and southern hemispheres) and playing position (i.e., backs, forwards, and scrum-halves). The birth date and the playing position of 7144 senior male professional rugby players included in the rosters of the season 2020−2021 were collected from the top 10 nations of the World Rugby rankings (i.e., Argentina, Australia, England, France, Ireland, Japan, New Zealand, Scotland, South Africa, and Wales). Data were analyzed using a chi-square goodness-of-fit test to compare the observed and expected birth quarter (Q) distributions. Results showed that relatively older players were overrepresented in all the sample (p < 0.001; Q1 = 28.8% vs. Q4 = 20.3%). In players competing in both hemispheres, the RAE was weak despite a more pronounced RAE emerging for southern players. In addition, the RAE was present in backs and forwards, but inconsistent for scrum-halves. In general, the data suggest that relatively older players may be more likely to reach expertise at senior levels than their later-born peers, and that the effect was consistent in different sociocultural contexts as well as in backs and forwards.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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