Why we should allow performance enhancing drugs in sport
Notice bibliographique
Résumé
The legalisation of drugs in sport may be fairer and safer In 490 BC, the Persian Army landed on the plain of Marathon, 25 miles from Athens. The Athenians sent a messenger named Feidipides to Sparta to ask for help. He ran the 150 miles in two days. The Spartans were late. The Athenians attacked and, although outnumbered five to one, were victorious. Feidipides was sent to run back to Athens to report victory. On arrival, he screamed “We won” and dropped dead from exhaustion. The marathon was run in the first modern Olympics in 1896, and in many ways the athletic ideal of modern athletes is inspired by the myth of the marathon. Their ideal is superhuman performance, at any cost. The use of performance enhancing drugs in the modern Olympics is on record as early as the games of the third Olympiad, when Thomas Hicks won the marathon after receiving an injection of strychnine in the middle of the race.1 The first official ban on “stimulating substances” by a sporting organisation was introduced by the International Amateur Athletic Federation in 1928.2 Using drugs to cheat in sport is not new, but it is becoming more effective. In 1976, the East German swimming team won 11 out of 13 Olympic events, and later sued the government for giving them anabolic steroids.3 Yet despite the health risks, and despite the regulating bodies’ attempts to eliminate drugs from sport, the use of illegal substances is widely known to be rife. It hardly raises an eyebrow now when some famous athlete fails a dope test. In 1992, Vicky Rabinowicz interviewed small groups of athletes. She found that Olympic athletes, in general, believed that most successful athletes were using banned substances.4 Much of the writing on the use of …
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
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 ».