Virtue or Pretense? Looking behind Self-Declared Innocence in Doping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social science studies of doping practices in sport rely predominantly on self-reports. Studies of psychoactive drug use indicate that self-reporting is characterised by under-reporting. Likewise doping practice is likely to be equally under-reported, if not more so. This calls for more sophisticated methods for such reporting and for independent, objective validation of its results. The aims of this study were: i) to contrast self-reported doping use with objective results from chemical hair analysis and ii) to investigate the influence of the discrepancy on doping attitudes, social projection, descriptive norms and perceived pressure to use doping. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: A doping attitudes questionnaire was developed and combined with a response latency-based implicit association test and hair sample analysis for key doping substances in 14 athletes selected from a larger sample (N = 82) to form contrast comparison groups. Results indicate that patterns of group differences in social projection, explicit attitude about and perceived pressure to use doping, vary depending on whether the user and non-user groups are defined by self-report or objectively verified through hair analysis. Thus, self-confessed users scored higher on social projection, explicit attitude to doping and perceived pressure. However, when a doping substance was detected in the hair of an athlete who denied doping use, their self-report evidenced extreme social desirability (negative attitude, low projection and low perceived pressure) and contrasted sharply with a more positive estimate of their implicit doping attitude. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Hair analysis for performance enhancing substances has shown considerable potential in validating athletes' doping attitude estimations and admissions of use. Results not only confirm the need for improved self-report methodology for future research in socially-sensitive domains but also indicate where the improvements are likely to come from: as chemical validation remains expensive, a more realistic promise for large scale studies and online data collection efforts is held by measures of implicit social cognition.
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 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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».