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Enregistrement W1967533149 · doi:10.1080/19406940.2010.507210

Surveillance and control in sport: a sociologist looks at the WADA whereabouts system

2010· article· en· W1967533149 sur OpenAlexfundno aff
Ivan Waddington

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Policy and Politics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésContext (archaeology)LegitimacyAgency (philosophy)SociologyGovernmentalityEliteAthletesControl (management)DemocracyPublic relationsLaw and economicsPolitical scienceLawPoliticsManagementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper draws upon the sociology of Norbert Elias to examine some central aspects of the whereabouts system introduced by the World Anti-Doping Agency (WADA) as part of its anti-doping policies. More specifically, the paper aims to: (1) locate the whereabouts system within the context of broader social processes, including changing practices and ideas concerning surveillance and control, personal liberty, privacy and democracy; (2) examine the impact of the introduction of the whereabouts system on the relationship between elite athletes and WADA; and (3) examine some of the difficulties in developing and implementing anti-doping policy. In relation to the latter, it is suggested that the introduction of the whereabouts policy has had a number of unplanned consequences which, from WADA's perspective, will almost certainly be seen as unwelcome: the alienation of large numbers of athletes, whose cooperation is essential if the system is to operate smoothly and efficiently; the deteriorating relationship with other key organizations such as the EU; the emergence of a challenge, led by the European Elite Athletes Association, to the legitimacy of decision-making processes within WADA; and finally, the uneven application of the whereabouts requirements which has led to the creation of what many athletes see as a new form of unfairness.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations52
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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