Study of an Anti-Doping Education Program in Spanish Sports Sciences Students
Notice bibliographique
Résumé
Doping continues to be one of the biggest risks to the credibility of elite sports, and its practice remains widespread among athletes despite improved controls. Athletes' support personnel could be key to preventing doping behavior. In this sense, anti-doping education for this population appears as a possible strategy to reduce doping behaviors in elite sport, but these programs must be evaluated and designed based on scientific evidence. The aim of this research is to explore the impact of an anti-doping education program about substances perceived efficacy, ill-health short- and long-term effects, and the morality of doping substance use in Spanish sports sciences students. METHOD: A total of 145 students of Physical Activity and Sport Sciences (PASS) from different Spanish universities who took an online anti-doping educational course of the Spanish Anti-Doping Commission (CELAD) answered a questionnaire on their perceptions about doping before, after, and four months later. RESULTS: The results show that the course reduced students' ignorance about the effects of substances on performance and health and increased their moral judgment and feelings against doping. DISCUSSION: The results are in line with previous research that showed that the moral stance against doping can be improved through educational programs. CONCLUSION: Online educational interventions can be effective in reducing doping behavior, so their future implementation among ASP can be an effective strategy to reduce doping behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».