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Enregistrement W4404622350 · doi:10.3389/fspor.2024.1482103

Doping in elite cycling: a qualitative study of the underlying situations of vulnerability

2024· article· en· W4404622350 sur OpenAlexafffund
Valentine Filleul, Fabienne d’Arripe-Longueville, David Pavot, H. Bimes, Jacky Maillot, Eric Meinadier, Denis Hauw, Karine Corrion

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésVulnerability (computing)AthletesPsychologyThematic analysisCategorizationQualitative researchApplied psychologySocial psychologyDevelopmental psychologyMedicineComputer securityPhysical therapyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doping is considered a critical deviant behavior in competitive sports, and particularly in cycling, even though the phenomenon remains limited in sports in general. Previous qualitative studies have contributed to identify situations of vulnerability to doping in athletes. However, much of the research tends to focus on singular dimensions of vulnerability, such as physical or psychological aspects. The present study aimed to extend existing knowledge by concurrently exploring and attempting to categorize different types of situations of vulnerability that predispose elite cyclists to engage in doping. Ten high-level French-speaking doped cyclists were recruited (Mage = 49; SD = 14.63, two women). Semi-structured interviews were conducted. Both deductive and inductive thematic analyses were performed. Our results highlighted four types of vulnerability situations: (a) psychological (e.g., negative affects, maladaptive motivation, depression), (b) physical (e.g., exhaustion, impairments, injuries), (c) relational (e.g., organized doping, control, psychological or sexual harassment, social approval of doping), and (d) contextual (e.g., cycling culture, weather conditions, competitive stakes). By providing a clearer categorization of the situations of vulnerability that converge toward doping in sport, this comprehensive study allows for a holistic understanding of the various vulnerabilities. It paves the way for future research on related vulnerabilities and dispositional factors. Practically, it should also improve doping screening and prevention, and provide more favorable conditions for athletes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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