Who Is Keeping Score: The Effect of a Mercy Rule on Head Impact Rates in Canadian High School Tackle Football Games
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between the Mercy Rule (MR) and head impact incidence rates (IRs) in Canadian high school football games. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Calgary, Canada. PARTICIPANTS: Two high school football teams (ages 15-16 years) had a total of 16 team-games videorecorded and analyzed. INTERVENTIONS: The MR mandates continuous running time in the second half of games when the score differential is 35 points or greater. MAIN OUTCOME MEASURES: Head impact IRs and incidence rate ratios (IRRs) were used to compare head impact rates in MR and non-MR games. RESULTS: Mercy Rule games had 28% fewer plays, and the head impact IR per team-game was 27% lower [IRR, 0.73; 95% confidence interval (CI), 0.61-0.89] in MR games (IR, 241.67; 95% CI, 199.24, 293.13) than in non-MR games (IR, 328.91; 95% CI, 313.04, 345.57). Across all games (MR and non-MR), running plays accounted for more than half of all head impacts, and the head impact rates for running plays exceeded all other play types except for a sack of the quarterback. Players engaged in blocks (blocking or being blocked) accounted for 68.90% of all recorded head impacts. The highest proportion of impacts involved the front of the helmet (54.85%). There was no difference in head impact rates by player-play comparing MR and non-MR games (IRR, 1.01; 95% CI, 0.85, 1.19). CONCLUSIONS: Given the concerns for potential long-term consequences of repetitive head impacts, the MR is a prevention strategy by which head impact rates can be significantly lowered when a significant score differential exists.
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 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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».