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Record W1520374106 · doi:10.7202/601298ar

Les Canadiens français dans la ligue nationale de hockey : une analyse statistique

2009· article· fr· W1520374106 on OpenAlex
Michel Boucher

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicSports Analytics and Performance
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article pose le problème que soulève la présence des Canadiens français dans la Ligue nationale de hockey (LNH). Comme l’habileté à parler l’anglais couramment doit être considérée comme nécessaire à un joueur canadien-français, ce dernier doit investir en formation générale en cours d’emploi. C’est le francophone unilingue et non l’équipe de hockey qui assumera le coût de ce type de formation générale. Par conséquent, le Canadien français joue en-deçà de ses capacités au cours des premières années de sa carrière professionnelle. Pour vérifier cette hypothèse, nous développons un modèle de la détermination des salaires des joueurs de hockey de la LNH dont les variables considérées sont un indice de performance, une variable quadratique qui reflète l’expérience et une variable d’interaction entre l’expérience et la performance. Nous démontrons par une analyse de régression qui s’appuie sur des données pour l'année 1977-78 que les joueurs francophones assument le coût de leur investissement en capital humain pour être aussi productifs que les joueurs de langue anglaise. En effet, les équipes y substituent un indice de performance courante pour le critère de performance à vie par partie. Finalement, nos résultats laissent entrevoir que la détermination des salaires des francophones des Canadiens de Montréal, n’ayant pas à investir en anglais, et des franco-Canadiens, déjà bilingues, est différente de celle utilisée pour les Canadiens français unilingues. Toutefois, la différence n’est pas statistiquement significative.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.774
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it