Antidoping 2.0: Is Adding Power-Output Data to the Antidoping Pool the Next Step? Experts’ Viewpoint
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts are needed to improve antidoping procedures. The widespread use of power meters among cyclists could help in this regard. However, controversy exists on whether performance monitoring through power-output data could be of help for antidoping purposes. PURPOSE: The objective of the present study was to provide insight into the feasibility and utility of implementing power-based performance monitoring in elite cycling. An expert panel of 15 applied sport scientists and professional cycling coaches were asked for their opinions and perspectives on incorporating power data into the antidoping risk-assessment process. RESULTS: Two different viewpoints were identified from the responses provided by the experts. Some believed that power monitoring could be implemented as an antidoping tool, provided that several surmountable challenges are first addressed. These authors provided suggestions related to the potential practical implementation of such measures. Others, on the contrary, believed that power meters lack sufficient reliability and suggest that the professional cycling world presents conflicts of interest that make this intervention impossible to implement nowadays. CONCLUSIONS: The debate around the utility of power-meter data in the antidoping fight has been ongoing for more than a decade. According to the opinions provided by the experts' panel, there is still no consensus on the real utility and practical implementation of this intervention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».