The Influence of Origin and Race Location on Performance in IRONMAN® Age Group Triathletes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The IRONMAN® (IM) triathlon is a popular multi-sport, where age group athletes often strive to qualify for the IM World Championship in Hawaii. The aim of the present study was to investigate the location of the fastest IM racecourses for age group IM triathletes. This knowledge will help IM age group triathletes find the best racecourse, considering their strengths and weaknesses, to qualify. OBJECTIVE To determine the fastest IM racecourse for age group IM triathletes using descriptive and predictive statistical methods. METHODS We collected and analyzed 677,702 age group IM finishers' records from 228 countries participating in 444 IM competitions held between 2002 and 2022 across 66 event locations. Locations were ranked by average race speed (performance), and countries were sorted by number of records in the sample (participation). A predictive model was built with race finish time as the predicted variable and the triathlete's gender, age group, country of origin, event location, average air, and water temperatures in each location as predictors. The model was trained with 75% of the available data and was validated against the remaining 25%. Several model interpretability tools were used to explore how each predictor contributed to the model's predictive power, from which we intended to infer whether one or more predictors were more important than the others. RESULTS The average race speed ranking showed IM Vitoria-Gasteiz (1 race only), IM Copenhagen (8 races), IM Hawaii (18 races), IM Tallinn (4 races) and IM Regensburg (2 races) in the first five positions. The XG Boost Regressor model analysis indicated that the IM Hawaii course was the fastest race course and that male athletes aged 35 years and younger were the fastest. Most of the finishers were competing in IM triathlons held in the US, such as IM Wisconsin, IM Florida, IM Lake Placid, IM Arizona, and IM Hawaii, where the IM World Championship took place. However, the fastest average times were achieved in IM Vitoria-Gasteiz, IM Copenhagen, IM Hawaii, IM Tallin, IM Regensburg, IM Brazil Florianopolis, IM Barcelona, or IM Austria with the absolutely fastest race time in IM Hawaii. Most of the successful IM finishers originated from the US, followed by athletes from the UK, Canada, Australia, Germany, and France. The best mean IM race times were achieved by athletes from Austria, Germany, Belgium, Switzerland, Finland, and Denmark. Regarding environmental conditions, the best IM race times were achieved at an air temperature of ∼27°C and a water temperature of ∼24°C. CONCLUSIONS IM age group athletes who intend to qualify for IM World Championship in IM Hawaii are encouraged to participate in IM Austria, IM Copenhagen, IM Brazil Florianopolis, and/or IM Barcelona in order to achieve a fast race time to qualify for the IM World Championship in IM Hawaii where the top race times were achieved. Most likely these races offer the best ambient temperatures for a fast race time.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».