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Enregistrement W1880221637 · doi:10.1002/dta.1378

Complementary stable carbon isotope ratio and amount of substance measurements in sports anti‐doping

2012· review· en· W1880221637 sur OpenAlexfundno aff
Adam Cawley, Adrian V. George

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping AgencySouthern Cross UniversityAustralian GovernmentPartnership for Clean Competition
Mots-clésIsotope-ratio mass spectrometryChemistryMass spectrometryGas chromatographyChromatographyContext (archaeology)CombustionDopingGas chromatography–mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detection of steroids originating from synthetic precursors against a background of their chemically identical natural analogues has proven to be a significant challenge for doping control laboratories accredited by the World Anti-Doping Agency (WADA). The complementary application of gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and gas chromatography-combustion-isotope ratio mass spectrometry (GC-C-IRMS) has been demonstrated to provide specific detection of endogenous steroid misuse for improved anti-doping analysis. Markers of synthetically derived steroids are reviewed on the basis of abnormal urinary excretions and low (13)C content. A combinatorial approach is presented for the interpretation of GC-MS and GC-C-IRMS data in the anti-doping context. This methodology can allow all relevant information concerning an individual's metabolism to be assessed in order to make an informed decision with respect to a doping violation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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