How to Develop Intelligence Gathering in Efficient and Practical Anti-Doping Activities
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the formation of the World Anti-Doping Agency (WADA), the fight against doping in sport was not unified; instead, it relied on individual approaches established by various stakeholders to make it effective. The scandal of the Festina Affair, during the Tour de France 1998, and other drug doping scandals revealed the ineffectiveness and inadequacy of such an approach. The resulting media scandal raised public authorities' awareness about the necessity to deal with doping in sport with a harmonized and a more effective approach. The International Olympic Committee interceded and convened a World Conference on Doping, bringing together all parties involved in the fight against doping. As a result, WADA was established on November 10, 1999, in Lausanne to promote and coordinate the fight against doping in sport internationally. In this regard, the World Anti-Doping Code (WADC or the Code) is the core document harmonizing anti-doping rules and regulations within sport organizations and public authorities. The Code was instrumental in introducing the concept of "nonanalytical" rule violations, which are emphasized within the revised 2015 Code. Nonanalytical rule violations allow anti-doping organizations (ADOs) to apply sanctions in cases where there is no positive doping sample, but where there may still be evidence that a doping violation has occurred. This recognition of "nonanalytical" rule violations by WADA is the concrete result of taking into account lessons learned from prior infamous doping scandals. Thus, intelligence gathering, particularly through cooperation with global law enforcement agencies, is a key tool in the fight against doping. The 2015 Code and the international standards on testing and investigations establish and implement intelligence gathering as part of ADOs' routine activities in the fight against doping in sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».