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Enregistrement W3092106785 · doi:10.3389/fspor.2020.596815

Examining the Current and Future Scientific Field of Antidoping: “Cheaters Should Never Win”

2020· editorial· en· W3092106785 sur OpenAlexaff
Raphaël Faiss, David Pavot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2020
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)Field (mathematics)EngineeringElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To frame the current advances in anti-doping sciences, an initial definition of doping is necessary while it may in all cases foster a lively debate.The 2021 World Anti-Doping Code defines doping in Article 1 as "one or more of the anti-doping rule violations set forth in Articles 2.1 to 2.11 of the Code" (WADA, 2019) with an extremely detailed "Prohibited List" covering the Use or Attempted Use of doping substances and methods and certain malicious practices (Pavot, 2020).More simplistically, antidoping provisions may be considered violated when an athlete uses or attempts to use a prohibited substance or method or when a prohibited substance is detected in an urine or blood sample.Much then relies on the technical ability of an antidoping laboratory to detect such method or substance within a strict scope of international standards and operating guidelines.In an ideal scenario, laboratories would define and disseminate standard testing procedures for all kind of existing and upcoming substances, with unequivocal criteria for the definition of positivity, and the procedures would have been previously validated in blinded randomized and controlled studies with athletic subjects from both sex.Moreover, the epitome of experiments would make the sanctioning process swift with undeniable definitions of substances, dose and timing of use, administration, and individual metabolic variations (Faiss et al., 2019).In the current world of global sports, the context is much more complex with each sporting performance scrutinized, and criticized often with a distorted judgement.The fight against doping is today at a crossroads.Multidisciplinary issues at stake in the social, biological, and global sciences should enable the system to move forward so that cheaters never win-or at the very least-their victory is increasingly difficult and risky through the threat of control, denunciation, or otherwise.In this context, the contribution of non-biological disciplines also appears fundamental throughout the process.Education is a critical issue since the culture of the fight against doping must be instilled in athletes and their entourage from an early age.Moreover, the sanction-based argument is now outdated and a new argument, based on the values of clean sport, must be supported.However, these programs are often implemented by National Antidoping Organizations (NADOs) who face multiple challenges in making them efficient (Gatterer et al., 2020).Other topics demonstrate the usefulness of the contribution of disciplines such as law, political science, communication, and even marketing.Obviously, with the importance of the World Anti-Doping Code and disputes before the Court of Arbitration for Sport, the importance of the legal field seems natural.Political and governance issues have received renewed interest in recent years: one can think, for example, of the concerns raised by the Office of National Drug Control Policy (ONDCP) Report of 17 June 2020 to the U.S. Congress regarding WADA Reform Efforts, which suggested, among other things, that the U.S. financial contribution to WADA be suspended.This report focuses-albeit in a biased way-on the issues at stake in the governance reform of WADA that is currently underway as well as on the major political issues that are currently at stake in the fight against doping.We could also talk about the relationship between WADA and the IOC, NADOs, and international federations, the question of gender representativeness in antidoping

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0240,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,009

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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