Beating the Auditors: Comparing Doping in Sport to Nuclear Proliferators
Notice bibliographique
Résumé
The Berlinger Bottle (Figure 1, below) is the central part of the BEREG-Kit that has been used by anti-doping agencies worldwide for over 25 years. As documented in the World Anti-Doping Agency’s investigative report [Ref 1], in 2014, Russian state-level actors found ways to defeat these bottles and was able to secretly replace an athlete’s drug-laced urine with clean urine samples that had been collected earlier. This cheating scheme allowed rampant performance enhancing drug use by its athletes, and (before disqualifications) earned Russia 33 medals in the 2014 Sochi Olympics – more than double its haul of 15 medals at the 2010 Winter Olympics in Vancouver. All this activity was conducted despite the watchful eye of the World Anti-Doping Agency. Similarly, Lance Armstrong and the US Postal Team infamously used performance enhancing drugs and blood transfusions to win 7 Tour de France titles (again, before disqualification) in a row, all under the supervision of L’Union Cycliste Internationale (UCI) and the US Anti Doping Agency. The inspection role of anti-doping agencies is similar in scope to the role of a Safeguards Inspector with the International Atomic Energy Agency: detect the misuse of facilities, and conduct scheduled and randomized testing to detect and deter would-be cheaters. This paper will explore the motivation, the means, and the mistakes which led to discovery – and will draw out commonalities between those who seek to cheat in sports, and those who seek to undermine international nuclear safeguards as Iraq tried in the 1980s.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».