On the predictive validity of the National Football League combine: does it forecast future success?
Notice bibliographique
Résumé
The National Football League (NFL) Combine provides NFL teams the ability to assess prospective athletes’ medical histories and physical and psychological abilities. Using this information, NFL personnel must then decide whether an athlete is a good fit to their team. Given the combine’s 40-year history and the availability of peer reviewed articles on the function and efficacy of the combine, the purpose of this systematic review was to synthesize the literature evaluating the predictive validity of the combine according to PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Full-text, peer-reviewed articles containing information relevant to the NFL combine and at least one measure of future success were retained. The search yielded 1954 articles and after screening, 68 articles remained. These remaining articles focused on measures of success pertaining to (a) medical testing and future performance (n = 25), (b) combine tests (n = 12), (c) draft position (n = 10), (d) draft and future performance (n = 8), (e) medical testing (n = 7), (f) career longevity (n = 3), (g) draft and salary (n = 2), and (h) playing performance (n = 1). Due to the mixed results of combine measures on future success, this review highlights the need for more research to investigate the combine’s influence on long-term performance and success.
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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 | 0,028 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».