Talent inclusion and genetic testing in sport: A practitioner’s guide
Notice bibliographique
Résumé
Current scientific evidence does not support the implementation of genetic tests to enhance the processes of talent identification and development systems. Regardless of this consensus, it appears likely that sport stakeholders will continue using genetic tests. This paper aimed to provide practitioners with some best practice guidelines if implementing genetic testing within their organisations. First, we assess the growth and perceived flaws of direct-to-consumer genetic testing companies targeted towards sport. The sports genomic literature is then summarised to demonstrate the lack of established genetic associations with sporting phenotypes and the prevalent limitations that exist in this field of research. Following this, examples are presented suggesting some stakeholders in sport have already used genetic tests to screen for variants associated with performance phenotypes, while the potential appeal of genetic information to sport stakeholders is also discussed. The value of increased genetic literacy (i.e., enhanced education/understanding of genetic information) is then considered, as well as the promotion of talent inclusion (i.e., using genetic tests to include or retain athletes rather than for de-selection and exclusion purposes). To conclude, we offer practitioners several recommendations and best practice guidelines with regards to the implementation of genetic testing in 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 | 0,027 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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 ».