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Enregistrement W2138845292 · doi:10.1186/1747-5341-9-4

Performance enhancement, elite athletes and anti doping governance: comparing human guinea pigs in pharmaceutical research and professional sports

2014· article· en· W2138845292 sur OpenAlexfundno aff
Silvia Camporesi, Mike McNamee

Notice bibliographique

RevuePhilosophy Ethics and Humanities in Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping AgencyWellcome Trust
Mots-clésEliteElite athletesAccountabilityAthletesCorporate governancePublic relationsAgency (philosophy)Human healthPsychologyPolitical scienceMedicineBusinessSociologyEnvironmental healthLawSocial sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the World Anti Doping Agency's 2013 Code Revision process, we critically explore the applicability of two of three criteria used to determine whether a method or substance should be considered for their Prohibited List, namely its (potential) performance enhancing effects and its (potential) risk to the health of the athlete. To do so, we compare two communities of human guinea pigs: (i) individuals who make a living out of serial participation in Phase 1 pharmacology trials; and (ii) elite athletes who engage in what is effectively 'unregulated clinical research' by using untested prohibited or non-prohibited performance enhancing substances and methods, alone or in combination. Our comparison sheds light on norms of research ethics that these practices exacerbate with respect to the concepts of multiplicity, visibility, and consistency. We argue for the need to establish a proper governance framework to increase the accountability of these unregulated research practices in order to protect the human guinea pigs in elite sports contexts, and to establish reasonable grounds for the performance enhancing effects, and the risks to the health of the athlete, of the methods and substances that might justify their inclusion on the Prohibited List.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,664
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,076 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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