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Record W3089533544 · doi:10.24095/hpcdp.33.2.01f

L'influence des matchs de hockey professionnel vus à la télévision sur les blessures des jeunes hockeyeurs

2013· article· fr· W3089533544 on OpenAlexaffvenueabout
G Keays, Barry Pless

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSports injuries and prevention
Canadian institutionsMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction La plupart des matchs de la Ligue nationale de hockey (LNH) télédiffusés comportent des mises en échec violentes, des coups illégaux et des altercations. Nous avons émis l'hypothèse que les joueurs des ligues de hockey mineur imitaient de tels comportements et que le fait de ne pas regarder ces matchs se traduirait par une réduction du taux de blessures chez les joueurs de hockey plus jeunes. Méthodologie En utilisant un modèle quasi expérimental, nous avons comparé sept ans de matchs de la LNH télédiffusés (2002–2009) avec l'année du lock-out de la LNH (2004–2005). Nous avons utilisé les données du Système canadien hospitalier d'information et de recherche en prévention des traumatismes (SCHIRPT) pour caractériser les blessures et déterminer si elles étaient attribuables à un contact intentionnel ou à des actes illégaux, ce qui inclut les altercations. Résultats Nous n'avons observé aucune différence significative entre les proportions de blessures tous types confondus et celles liées à un contact intentionnel, un acte violent ou un acte illégal chez les joueurs de sexe masculin des ligues de hockey mineur entre l'année où les joueurs professionnels ont été en lock-out et les années précédentes et suivantes. Conclusion Nous concluons que le fait de ne pas voir de matchs télédiffusés de la LNH comportant des scènes violentes pourrait ne pas se traduire par une réduction des blessures, même si un effet possible pourrait avoir été masqué puisque nous avons observé une augmentation marquée, durant le lock-out, du nombre de spectateurs aux matchs des ligues mineures professionnelles où la violence est tout aussi présente.

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.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.969
Threshold uncertainty score0.062

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.002

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 head0.017
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.252 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes3
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