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Enregistrement W4400378067 · doi:10.1093/clinchem/hvae074

Breaking Boundaries: Exploring Performance Enhancement and Anti-Doping Testing in Sports

2024· article· en· W4400378067 sur OpenAlexaff
Imir G. Metushi, Allison Wagner, Brian Ahrens, Magnus Ericsson, Olivier Rabin, Tim Sobolevsky, Travis T. Tygart

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensWorld Anti-Doping Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChampionAgency (philosophy)Library scienceMedicineArt historyHistorySociologyLawPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doping in sports, a persistent challenge spanning centuries, reflects a continuous evolution in both the methods used by athletes to enhance their athletic performance and the relentless pursuit of anti-doping efforts to combat these practices. While modern awareness of doping has heightened, tracing its roots unveils a historical narrative entrenched in the pursuit of athletic excellence and the quest for an edge over competitors. The history of doping traces back millennia, finding its origins in ancient athletic competitions like the Olympic Games, where athletes resorted to potions and tonics in the pursuit of enhanced performance. Over time, this quest has persisted, evolving into the use of modern performance-enhancing drugs, such as stimulants and anabolic steroids. Despite the lessons drawn from history and concerted efforts to educate athletes about the health risks and promote fairness, the allure of these substances endures. At the forefront of this global battle against doping stands the World Anti-Doping Agency (WADA), established in 1999 to set and uphold standards in combating sports doping. With a mission to coordinate and promote the fight against doping, WADA accredits laboratories worldwide with presently 30 accredited labs spanning 27 countries. The anti-doping code of WADA is adopted by more than 600 sports organizations. WADA-accredited laboratories are utilized by international sports federations (e.g., Federation Internationale de Football Association), national anti-doping organizations, the International Paralympic and Olympic Committees that oversee the Paralympic/Olympic games, professional sports leagues (Major League Baseball, National Basketball Association), and other major sport event organizers that test athletes for doping. Oftentimes, athletes’ accomplishments, reputations, and the virtue of fair play depend on the results of urine or blood tests. Our esteemed panel of experts unravel the complexities surrounding doping in sports, examining the historical backdrop, contemporary challenges, and concerted efforts of the scientific community to safeguard the integrity of sports through anti-doping measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,027
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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