A Study on Men's AND Women's Surface Preferences From the Same Country
Notice bibliographique
Résumé
There are some pretty noticeable differences. Canada and Portugal, for example, rate as solid hard-court countries on the men's side but mild clay-court countries on the women's side. And it's not like there are single players like Milos Raonic skewing the average; players like VasekPospisil, Frank Dancevic, and Erik Chvojka have Raonic's same surface numbers. And there isn't a single Canadian men's player that has a significant clay preference. The Canadian women, however, have a more mixed draw of surface preferences. For every hardcourt specialist like Stephanie Dubois, there's another clay-court specialist like Sharon Fichman. The distribution between hard and clay preferences skews about even. This brings up the million dollar question that's bugging me: Should the men's and women's surface maps converge to the same over time? Your answer roughly reflects two equally plausible views. If you say yes, that says surface preference is mostly determined by your home country's common courts and any differences are transient and due to small sample size. This is supported by a reasonable number of countries that are colored the same on the men's and women's maps. If you say no, that says you can have meaningful differences between men's and women's surface preferences from the same country. The most fitting explanation would be some sort of selection bias with regards to what kinds of players are more likely to succeed at an early age.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».