Notice bibliographique
Résumé
Professional road cycling in general and the Tour de France in particular have a tarnished \nreputation as far as the illegal and illegitimate use of performance enhancing \ndrugs is concerned. Numerous positive dope tests each year are, for some, testament \nto the insidious corruptness of cyclists, their entourage, and the practice community. \nFor others, it attests to both the strength of the commitment to drug free sport and the \nrigor of the processes implemented to achieve it. In a recent interview on British TV, \nMark Cavendish a winner of 6 Tour de France stages in 2009, claimed that no other \nsport was as committed to clean competition as road cycling1. Although standard \nantidoping arguments have been presented, discussed, and widely rehearsed in the \nliterature, consensus on the matter has not been reached neither in the community of \nsports ethicists nor, as I will suggest, in the practice community of elite road cyclists. \nIn this paper I explore a possible defense of doping in elite cycling which requires us \nto think carefully about common assumptions about both the nature and purpose of \ndoping. In particular I examine the way in which both realists and antirealists might \ndeal with a particular prodoping argument.
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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 | 0,032 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,133 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| 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 ».