An exploratory analysis of talent selection in modern North American hockey goaltenders involved in a multiple entry draft pathway
Notice bibliographique
Résumé
Multiple entry drafts exist as part of the pathway between amateur and professional hockey in North America. However, decision making surrounding the selection of goaltenders and their pathway to the National Hockey League (NHL) remains limited. This study explored the associations between playing statistics, selection into the NHL, and participation in the NHL for goaltenders selected in Canadian Hockey League (CHL) drafts between 2005-2015. Data for 795 selections on 792 unique goaltenders in CHL drafts were assessed. Two hundred seventy-six goaltenders played greater than five games in their respective CHL league in their first eligible NHL draft year, or the year in which they were drafted. Logistic regression models were used to identify predictors of NHL selection, revealing that goaltender height (ORs: 1.18-1.31) and goaltender games played (ORs: 1.11-1.14) were associated with increased odds of selection. A logistic generalized additive model exploring the odds of playing at least one game in the NHL showed that career CHL save percentage was strongly associated (OR 8.96, 95% CI 3.59 – 22.4) with NHL participation, alongside height (OR 1.12, 95% CI 1.01-1.24) and games played in a goaltender’s NHL selection year (OR 1.09, 95% CI 1.04 - 1.14). Overall, this model explained 49.1% of the variance seen in playing in the NHL. These findings highlight that some overlap exists between selection and participation in the NHL. We offer some hypotheses for possible decision making in this context, and discuss future directions which may help further optimize evaluation, selection, and participation of NHL goaltenders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».