Martial Arts and Doping (the case of Sambo)
Notice bibliographique
Résumé
Background. Today, the problem of doping is the most well-known negative phenomenon in modern sport, which has become widespread in response to its active commercialization. The majority of people would agree that doping issue has moral and ethical basis, therefore the educational component of anti-doping policies is most promising in achieving the desired result – doping-free sport. Research purpose. The study was aimed to investigate the peculiarities of the ideas sambo athletes may have about the problem of doping in modern sport. Materials and methods. The study involved 97 highly professional sambo athletes from 21 countries, namely Russia, Ukraine, Mexico, Japan, the USA, Canada, Cuba, Guatemala, Republic of Korea, Colombia, Paraguay, Venezuela, Peru, Brazil, Nicaragua, El Salvador, Dominican Republic, Puerto Rico, Honduras, Uruguay, and Costa Rica. Results. A survey conducted among the professional sambo athletes, participants of the 2018 World Cup, made it possible to establish their knowledge about and their attitude to doping. It became known that 76.29% of the athletes were well familiar with the doping control procedure, while 23.71% were not. At the same time, 78.35% of the respondents believed that they knew their rights and responsibilities during the doping control procedure, and 21.65% of the athletes did not. 77.32% of the respondents knew the organizer of doping control and 22.68% did not. Conclusions. The analysis of the study results and WADA statistics give grounds to state that the problem of doping in modern athletes remains an urgent problem in professional sports, including sambo.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».