Le phénomène du dopage sportif chez les athlètes adolescents : une synthèse des caractéristiques associées et des stratégies préventives
Notice bibliographique
Résumé
Le phénomène du dopage sportif constitue une problématique présente à la fois parmi les athlètes adultes et les athlètes-adolescents. Or, le dopage par stéroïdes anabolisants androgènes (SAA) peut entraîner de lourdes conséquences pour les adolescents. Afin de mieux comprendre l’étiologie de la survenue de l’intention de se doper et du passage à l’acte chez les athlètes-adolescents, cet article propose une analyse critique des résultats d’études empiriques publiés au cours des dernières années. Les résultats des études recensées permettent de mettre en relief certaines caractéristiques des athlètes-adolescents, mais aussi de leur environnement face au risque de dopage sportif. Ils suggèrent l’importance d’une intervention précoce, impliquant à la fois de l’information et de l’éducation cognitive, dans le but de prévenir la survenue de l’intention de se doper. De plus, la participation active des athlètes-adolescents, de leurs pairs, parents et entraineurs est suggérée. Enfin, considérant que peu de recherches portent sur les programmes de prévention du dopage sportif chez les athlètes-adolescents, il semble essentiel de poursuivre les efforts au niveau du développement de programmes de prévention efficaces, appuyés sur des données probantes.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».