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Enregistrement W2945383035 · doi:10.1177/1556264619842782

The Use of Samples Originating From Doping Control Procedures for Research Purposes: A Qualitative Study

2019· article· en· W2945383035 sur OpenAlexfundno aff
Thijs Devriendt, Amicia Phillips, Mahsa Shabani, Pascal Borry

Notice bibliographique

RevueJournal of Empirical Research on Human Research Ethics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésAccreditationAgency (philosophy)Informed consentQuality assuranceControl (management)Quality (philosophy)Research ethicsMedical educationPsychologyBusinessMedicinePublic relationsPolitical scienceComputer scienceAlternative medicineSociologyMarketingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doping control samples may be used for research purposes by the World Anti-Doping Agency (WADA)-accredited laboratories after their compulsory storage period has expired. This study investigates opinions of stakeholders toward the governance of antidoping research on these samples and to evaluate the current framework. Semistructured interviews were conducted with stakeholders in antidoping research. The distinction between research and quality assurance in the International Standard for Laboratories (ISL) is neither well-understood nor interpreted uniformly by WADA-accredited labs. Most laboratories would not seek ethics approval for research on doping control samples. Interviewees considered that athletes should be better informed on what antidoping research can entail. A consistent and uniform approach toward the consent should be employed worldwide. Standards and safeguards should be implemented to reduce the risk of reidentification. Centralization of the Informed Consent Form in the ADAMS (Anti-Doping Administration & Management System) database would facilitate providing more information and allow the implementation of the right to withdraw.

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)0,261
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,335
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2610,335
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,012
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 Opus0,892
Tête enseignante GPT0,738
Écart entre enseignants0,154 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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