Relative age effect in European female athletes in different sports; a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The overall aim of the thesis was to determine the prevalence and magnitude of relative age effect (RAE) in European female sport via examination of published data spanning 2011-2021. The PRISMA systematic search guidelines were used to identify 14 studies out of 68 containing 53 independent samples across 9 sport types. Based on frequency, percentages were moderated by age group, competitive level, sport type, sport context, and study quality. Additionally, this study analysed whether RAE was present or not by comparing relatively older (born in the first quarter of the year; Q1) with younger (born in the last quarter of the year; Q4) girls and women across all European female sport contexts. The thesis shows that the overall estimate identified a small-moderate RAE among European female sports, within subgroup revealed RAE magnitude was higher in pre-adolescent (≤ 11 years) and adolescent (12-14 years) age groups and at higher competition levels. The results show that RAEs in females’ sports are common across the European contexts. A major factor influencing RAE magnitude are developmental levels, competition levels, and sport context demands. To prevent RAE-related participation and attainment inequalities, it is recommended that sport policy, organizational structure, and athlete development system structures be changed as well as practitioner intervention.
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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 | 0,021 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».