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Enregistrement W4401758206 · doi:10.1038/s41598-024-70480-w

Analyses of the impact of laterality on performances in the National Hockey League based on players’ position and origin

2024· article· en· W4401758206 sur OpenAlexafffundabout
Simon Grondin, Pier-Alexandre Rioux, Daniel Fortin‐Guichard

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésLeagueLateralityPosition (finance)Physical medicine and rehabilitationIce hockeyComputer sciencePsychologyMedicineBusinessNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the question of the lateral preference of the National Hockey League players. The shooting preference, left or right, was analysed as a function of the origin of four groups of players that are from the USA, Canada, Europe, or Russia. The analysis reveals that the players from the USA are more likely to shoot right than players from other countries. Also, compared to defense players from other groups, defense players from the USA have a higher number of shots per game and a higher goal-to-assist ratio. The study also shows that for wingers shooting left, those playing on the right wing have more goals or points per game than those playing on the left wing; and that European forward players have a better differential (+/-) than American and Canadian forward players. The study reveals the influence of the players' origin on the preference in a bimanual asymmetric task and the impact of this preference on ice hockey performances.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,389
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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