Attitudes Toward and Susceptibility to Doping in Spanish Elite and National-Standard Track and Field Athletes: An Examination of the Sport Drug Control Model
Notice bibliographique
Résumé
The Sport Drug Control Model (SDCM) is likely to be the model which most explicitly represents the theoretical paradigm of the psychological study of the use of doping in sport. This model can be further developed through its analysis in different populations and cultures. The main aim of this study was to empirically test the SDCM while analyzing for the first time the intentions and attitudes toward doping in Spanish track and field athletes. A secondary aim was to assess the extent to which the variables in the model together predict attitude, susceptibility, and behavior toward the use of performance-enhancing substances. Participants were 281 Spanish elite and national-standard track and field athletes from whom 80.1% were 18-28 years old and 49.5% were females. Participants completed the SDCM questionnaire measuring morality, legitimacy, benefits appraisal, threat appraisal, self-efficacy to refrain from doping, reference groups' endorsement of doping methods/substances, use of legal supplements, availability and affordability of doping, attitudes toward doping, susceptibility to doping and, self-reported use of banned performance-enhancing substances or methods. Structural equation modeling supported a good fitness of the SDCM and confirmed that positive attitudes toward doping predicted high susceptibility to doping (β = 0.55, p < 0.001), which is in turn associated with the use of prohibited substances and methods (β = 0.12, p < 0.05). The factors that have most influence on attitudes toward doping are morality (β = 0.46, p < 0.001) and reference group opinion (β =0.62, p <0.001). Self-reported doping use was 9.6%. These findings confirm SDCM reproducibility and variability (as it accounts for several variables) in Spanish track and field competitive athletes. It is recommended to implement preventive programs which allow athletes to acquire a strong moral stance against doping and coaches to employ the tools required to instill and educate their athletes in rejecting these illegal practices that corrupt the integrity of competitive sport.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».