Analyse des tendances de la migration professionnelle des joueurs de la Ligue nationale de hockey (LNH) de 1969 à 2020
Notice bibliographique
Résumé
De nombreux travaux en démographie appliquée ont été réalisés dans le passé, entre autres au Québec, tels que des études portant sur la mortalité des médecins et des députés du Québec (Azeredo Teixeira et Bourbeau, 2017 ; Bourbeau et Émond, 1996). Cependant, à notre connaissance, très peu d’études se sont penchées sur la migration des athlètes et encore moins sur la migration de joueurs de la Ligue nationale de hockey (LNH). Pourtant, ces athlètes sont également exposés à une certaine forme de migration, à savoir le changement de leur lien d’appartenance à une équipe tout au long de leur carrière. L’objectif de cette étude est d’identifier les tendances de la migration professionnelle des joueurs de la LNH de 1969 à 2020, ainsi que d’identifier les caractéristiques liées à cette migration. Les analyses tiennent compte du caractère volontaire (joueur qui a le statut d’agent libre) ou involontaire (joueur échangé) de la migration. L'étude analyse les migrations de ces joueurs professionnels en utilisant la matrice origine-destination, le modèle de risque et de durée de Cox, le modèle à événements multiples, et la régression logistique. Les résultats indiquent que les joueurs sélectionnés après la première ronde du repêchage annuel de la LNH ont un risque significativement plus élevé de quitter leur première équipe d’appartenance par rapport aux joueurs sélectionnés en première ronde. Ce constat persiste en début de carrière pour les joueurs sélectionnés à partir du quatrième tour ou ceux non sélectionnés. De plus, les joueurs moins performants et non sélectionnés en première ronde ont plus de chances de migrer volontairement lors de leur première migration suggérant que celle-ci puisse résulter d’un manque d’intérêt des autres équipes pour un échange (migration involontaire) ou du choix de l’équipe de ne pas retenir les services du joueur. Le moment et le rang de la migration, ainsi que le lieu de naissance sont aussi des aspects que l’on doit considérer. Par exemple, par rapport aux joueurs nés au Québec, ceux nés en Ontario ont un risque significativement plus faible de migrer une deuxième fois alors que c’est l’inverse pour une première migration. Ces conclusions permettront aux jeunes hockeyeurs qui rêvent un jour atteindre la LNH de mieux comprendre le profil de la carrière d’un joueur professionnel. Elles pourraient aussi servir aux agents de joueurs qui y trouveront sûrement quelques éléments qui démontrent le caractère incertain de la carrière de leurs clients.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».