The Emergence of Moral Technopreneurialism in Sport: Techniques in Anti-Doping Regulation, 1966–1976
Notice bibliographique
Résumé
This article focuses on the early work of the International Olympic Committee (IOC) Medical Commission's anti-doping policies as a unique form of moral entrepreneurship. As the concept suggests, the Medical Commission's rule-making power relied, in part, on members' expertise and their status as elites. It also came to depend upon technopreneurialism, that is, entrepreneurial scientific innovation, particularly in relation to methods of detecting evidence of doping. Attending to these distinctions, this article argues that these early efforts reveal the emergence of ‘moral technopreneurialism’. By this, I refer to how technological developments serve and, in turn, shape anti-doping goals. Through an analysis of primary IOC documents and archival materials housed in Lausanne, Switzerland, this article considers how the Medical Commission implemented testing to detect evidence of doping from the mid-1960s through the 1976 Olympic Games in Montreal. These Games mark the introduction of anabolic steroids testing, which is noteworthy because the events leading up to it illustrate how policy-makers pushed for urgent scientific development, now an accepted trope in the fight against doping. This article concludes with a reflection on how technopreneurialism has culturally impacted the institutionalisation of the moral crusade against doping in sport.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,086 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».