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Enregistrement W4390696393 · doi:10.46642/efd.v28i308.1529

Relative Age Effect in Individual Sports. A Systematic Review

2024· review· en· W4390696393 sur OpenAlexaboutno aff
Ronailde Braga Guerra, Jaqueline Freitas de Oliveira Neiva, Marcelo Massa, Paulo Henrique Guerra, R. Honda

Notice bibliographique

RevueLecturas Educación Física y Deportes · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesTheme (computing)QuartileQuarter (Canadian coin)PsychologyAnthropometryIdentification (biology)Affect (linguistics)MedicinePhysical therapyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative Age Effect (RAE) refers to the influence that month birth could have over the performance of people born in the same year. Most RAE studies indicate that individuals born in the first quartiles of a given year may present biological, physical, cognitive, psychological advantages over those who were born in the last months of the same year. Such variations could affect performance, leading to overestimation of observed results at the evaluation time. Although RAE had become a well-studied phenomenon, few is known about the prevailing studies methodological characteristics, as well as the breakthroughs over the theme, particularly, in individual sports. Thus, this systematic review investigated the state of art of RAE in individual sports. Results reveal RAE was found among athletes of individual sports; most studies described RAE in individual sports, nevertheless, few established relations between RAE and other variables (i.e. anthropometry, technical performance.) besides the quarter of birth. Findings indicate most RAE studies in individual sports focus their methodologies and results on describing athletes’ percentage born in each quartile of the year. Therefore, the theme requires a new approach, focused on the relation of RAE with sports talent identification and athlete development processes in individual sports.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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