RESEARCH ARTICLE Influential Factors on the Relative Age Effect in Alpine Ski Racing
Notice bibliographique
Résumé
The relative age effect (RAE), which refers to an over-representation of selected athletes born early in the selection year, was proven to be present in alpine ski racing in all age cate-gories at both national and international levels. However, the influential factors on, or the causal mechanisms of, the RAE are still unknown. Therefore, the aim of the present study was to examine three possible influential factors on the relative age effect in alpine skiing: physical performance, anthropometric characteristics and biological maturational status. The study included the investigation of 282 elite Austrian youth ski racers and 413 non-athletes (comparison group) of the same age (10–13 years) and region. Six physical perfor-mance tests were performed, body mass and height were assessed, and the age at peak height velocity (APHV) was calculated. A significant RAE was present in the ski racers. No differences were shown in the physical performance characteristics or in the calculated APHV between the relative age quarters. These results suggest that ski racers born in the last quarter can counteract the relative age disadvantages if they already present the same level of physical performance and maturational status as those born at the beginning of the year. The height and weight of ski racers born at the beginning of the year were significantly higher compared to the non-athletes, and ski racers born in relative age quarter 1 were taller and heavier compared to the ski racers of the other quarters. This indicates that the anthro-pometric characteristics influence the selection process in alpine ski racing, and that rela-tively older athletes are more likely to be selected if they exhibit advanced anthropometric characteristics.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».