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Enregistrement W2140164253 · doi:10.1093/anatox/35.9.613

Investigating the Use of Stimulants in Out-of-Competition Sport Samples

2011· article· en· W2140164253 sur OpenAlexaff
Thierry Boghosian, Irene Mazzoni, Osquel Barroso, Olivier Rabin

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Toxicology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensWorld Anti-Doping Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesCompetition (biology)AlertnessAgency (philosophy)PsychologyMedicineApplied psychologyPharmacologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The List of Prohibited Substances and Methods (the List), an International Standard published yearly by the World Anti-Doping Agency (WADA), determines which substances and methods are prohibited in sport in- and out-of-competition. Stimulants are included within drug class S.6 under the in-competition testing section of the List. Athletes may be tempted to use stimulants as ergogenic aids in-competition in order to temporarily improve their mental and/or physical functions by increasing alertness, aggressiveness, motivation, locomotion, heart rate, and reducing fatigue. The Prohibited List Expert Group, responsible for the maintenance of the List, approved WADA funding for a two-year study to determine whether athletes were also using stimulants to benefit from their performance-enhancing effects during the training phase between competitions (i.e., out-of-competition). This study, involving 11 WADA-accredited laboratories, found that the use of stimulants by athletes during training was not significantly prevalent (0.36% of positive findings), suggesting that this issue does not, at the moment, pose a further challenge to the fight against doping in sport. In addition, the study supports the current structure in the Prohibited List that differentiates banned substances into the in- and out-of-competition classifications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,109 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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