Would they dope? Revisiting the Goldman dilemma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Discussions of doping often report Goldman's sensational results that half of the elite athletes asked would take a drug that guaranteed sporting success which would also result in their death in 5 years' time. There has never been any effort to assess the properties of the 'Goldman dilemma' or replicate the results in the post World Anti-Doping Agency context. This research evaluated the dilemma with contemporary elite athletes. METHODS: Participants at an elite-level track and field meet in North America were segregated into an interview or online response. After basic demographics, participants were presented with three variant 'Goldman' dilemmas counter-balanced for presentation order. RESULTS: Only 2 out of 212 samples (119 men, 93 women, mean age 20.89) reported that they would take the Faustian bargain offered by the original Goldman dilemma. However, if there were no consequences to the (illegal) drug use, then 25/212 indicated that they would take the substance (no death condition). Legality also changes the acceptance rate to 13/212 even with death as a consequence. Regression modelling showed that no other variable was significant (gender, competitive level, type of sport) and there was no statistical difference between the interview and online collection method. CONCLUSIONS: Goldman's results do not match our sample. A subset of athletes is willing to dope and another subset is willing to sacrifice their life to achieve success, although to a much lesser degree than that observed by Goldman. A larger scale online survey is now viable to answer important questions such as variation across sports.
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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 | 0,013 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».