Association Between Implementation of the Athlete Biological Passport and Female Elite Runners’ Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to evaluate the performances of female middle- and long-distance runners before and after the implementation of a new antidoping strategy (the Athlete Biological Passport [ABP]) in a country accused of systematic doping. A retrospective analysis of the results of Russian National Championships from 2008 to 2017 was performed. The 8 best female performances for the 800-m, 1500-m, 3000-m steeplechase, 5000-m, and 10,000-m events from the semifinals and finals were analyzed. The yearly number of athletes fulfilling standard qualifications for international competitions was also evaluated. Overall, numbers of athletes banned for doping in 2008-2017 were calculated. As a result, 4 events (800, 1500, 5000 [all P < .001], and 10,000 m [P < .01]) out of 5 showed statistically significant deterioration in the performances when comparing before and after the introduction of the ABP. The 3000-m steeplechase was the only event that did not show statistically significant change. The highest relative decrease in the number of runners who met standard qualification for international competition was for the 5000-m event (46%), followed by 1500-m (42%), 800-m (38%), 10,000-m (17%), and 3000-m steeplechase (1%). In conclusion, implementation of the ABP was followed by a significant reduction in the performance of female runners in a country accused of systematic doping. It can be reasonably speculated that more stringent antidoping testing, more specifically the introduction of the ABP, is a key reason for this reduction.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle