Sport and second chances? All drug cheats should be banned for life, here’s why.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this critical commentary is to highlight the inconsistencies evident within the discourse of Performance Enhancing Drug (PED) use and Anti-Doping violations. Of most note, the issue related to proper rehabilitation and subsequent reintegration of athletes who have failed drugs tests is reliant on a notion that when athletes return to competition, fairness will prevail. We know that PEDS, in particular steroids and exogenous hormone treatment, confer an advantage even without concurrent training (see Bhasin et.al. 1996). That their effectiveness is not in doubt is consistent with current policy. However, the question of just how advantageous it is for athletes to use them, even just the once, and whether there are any permanent advantages to doing so, is not particularly evident in contemporary discourse. This paper takes the position, using emerging scientific evidence as well as the recollections of UK strength sports administrators, that any consideration of ‘clean’ sport needs to resolve policy with the evidence that permanent advantages accrued from PED use can only be combatted by promoting a ‘natural for life’ standard.
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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 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,053 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».