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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 OpenAlex
Imir G. Metushi, Allison Wagner, Brian Ahrens, Magnus Ericsson, Olivier Rabin, Tim Sobolevsky, Travis T. Tygart

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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