IRONMAN® Hawaii is the fastest race course for age group triathletes (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The IRONMAN® triathlon is a popular multi-sport, where age group athletes often strive to qualify for the IRONMAN® World Championship in Hawaii. The aim of the present study was to investigate the location of the fastest IRONMAN® racecourses for age group triathletes. This knowledge will help IRONMAN® age group triathletes find the best racecourse, considering their strengths and weaknesses, to qualify. OBJECTIVE To determine the fastest IRONMAN® racecourse for age group triathletes using the machine learning XG Boost algorithm. METHODS We collected and analyzed 677,702 age group finishers' records from 228 countries participating in the IRONMAN® competitions held between 2002 and 2022 across 67 event locations. A predictive model was built with the race finish time as the predicted variable and the triathlete’s gender, age group, country of origin, and event location as predictors. The model was trained with 75% of the available data and was validated against the remaining 25%. Several model interpretability tools were used to explore how each predictor contributed to the model's predictive power, from which we intended to infer whether one or more predictors were more important than the others. RESULTS The XG Boost Regressor model analysis indicated that the IRONMAN® Hawaii course was the fastest racecourse and that male athletes aged 35 years and younger were the fastest. Most of the finishers were competing in IRONMAN® triathlons held in the USA, such as IRONMAN® Wisconsin, Florida, Lake Placid, Arizona, and Hawaii, where the IRONMAN® World Championship takes place. Still, the fastest average times were achieved in IRONMAN® Hawaii, Austria, Copenhagen, Brazil Florianopolis, and Barcelona. Most of the successful IRONMAN® finishers originated from the United States of America, followed by athletes from the United Kingdom, Canada, Australia, Germany, and France. The best mean IRONMAN® race times were achieved by athletes from Austria, Germany, Belgium, Switzerland, Finland, and Denmark. CONCLUSIONS Age group athletes who have better placements in faster events and intend to qualify for IRONMAN® Hawaii may participate in IRONMAN® Austria, Copenhagen, Brazil Florianopolis, and Barcelona in order to achieve a fast race time to qualify for the IRONMAN® World Championship in Hawaii.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,013 |
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 ».