Should We Allow Performance-Enhancing Drugs in Sport? A Rebuttal to the Article by Savulescu and Colleagues
Notice bibliographique
Résumé
Savulescu et al. [1] propose that, since it will never be possible to control drug use in sport, athletes should be allowed to use those performance-enhancing drugs that are “safe”. The authors fail to explain, however, why appropriate doping control has yet to be achieved in world sport. In this rebuttal, it is argued that the widespread doping of elite athletes, as is now common, cannot easily occur without government collusion that is either overt or covert. There is also evidence that a number of international sporting bodies have followed the same principle. Furthermore, since their products are so readily available to elite athletes, those pharmaceutical companies that manufacture the most popular performance-enhancing drugs would appear to be indifferent to the misuse of their products by athletes for nonmedical purposes. The control of drug use in sport has never been achieved, because these three stakeholders who should have acted to eliminate doping in sport appear to have chosen an opposite action without due consideration for their ethical responsibility to protect athletes from the proven dangers of doping. Doping in sport can only ever be defended for exclusively commercial reasons (both legal and criminal) and certainly not on the illusory ethical grounds proposed by Savulescu et al. [1].
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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 | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,052 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».