Relative age effects and player pathways in international ice hockey: a longitudinal multi-cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Past research shows that relative age effects (RAEs) are highly prevalent in ice hockey. Early-born players benefit from more exposure, especially in the early stages of development, and are frequently considered "more talented." Although RAEs are apparent in these early stages, little is known about how it affects pathways leading to the highest levels of competition. This study aims to look more closely at the associations between RAEs and players' career trajectories in 4 hockey nations: Canada, Finland, Czechia, and Slovakia. Specifically, it aims to: (1) evaluate the prevalence of RAEs in each country, (2) identify players' career pathways and examine the impact of RAEs on the players, and (3) compare these effects for each nation. Methods: Data were drawn from 4,306 players (100% males born between 1992 and 2002), who were invited to national development and selection camps between 2009 and 2019. Trajectory clusters were estimated from the players' participation in 8 career milestones, from U17 to representation of their country at the Olympic Games. Group comparisons were conducted based on birth quartiles and hockey nations. Results: The results confirmed the presence of RAEs in the four hockey nations. Consistent with past research, early-born players are overrepresented in the early career stage, whereas late-born players begin to emerge during transition to junior level (U20). Some nation-specific differences were observed. Discussion: This provides further support for the stakeholders of ice hockey association looking to enhance their national team selection processes and discover structuring pathways that offer development opportunities for all groups of players.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».