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Enregistrement W4405043145 · doi:10.1016/j.peh.2024.100317

Decoding unintentional doping: A complex systems analysis of supplement use in sport

2024· article· en· W4405043145 sur OpenAlexfundno aff
Scott McLean, Matthew Morrison, Mitchell Naughton, Paul M. Salmon

Notice bibliographique

RevuePerformance Enhancement & Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésDecoding methodsComputer sciencePsychologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• This study has demonstrated the complex interactions between tasks, and the stakeholders associated with supplement use in sport in an Australian context. • This study has demonstrated that regulatory oversight, manufacturing, sale, and distribution processes are critical areas where substandard performance can potentially create conditions for unintentional doping downstream for athletes. • The findings indicate that for the prevention of unintentional doping through supplement use, policy interventions will need to shift away from the typical focus on athletes and their support personnel, to encompass a broader systemic focus. Unintentional doping though supplement use is an ongoing issue that has severe professional and personal impacts on athletes. Though the issue is well known, there are key knowledge gaps regarding the role of different stakeholders both in creating and managing unintentional doping. The current study aimed to identify the influential tasks and stakeholders within the Australian sport system that are associated with supplements. A Hierarchical Task Analysis (HTA) was developed during a subject matter expert workshop (n = 12) to decompose the supplement use in sport ‘system’ into a hierarchical structure of goals, sub-goals, operations, and plans. A task network was developed during the SME workshop and based on the first level sub-goals of the HTA. Network analysis was then applied to determine the interdependency and influence of system tasks and stakeholders. Network metrics included Density, Out-degree centrality, In-degree centrality, Betweenness centrality, Closeness centrality, and Eigenvector centrality. In total, 15 first level sub-goals were identified which were further decomposed into 71 sub-goals and operations. The overall identified goal of athletes taking supplements was to optimise health, performance, recovery, image, and achieve optimal weight. Within this overall goal, numerous tasks are required to be performed including research, manufacturing and regulation of supplements, maintaining clean sport, to the administration of supplements by athletes, to subsequent assessments of their efficacy. The most influential tasks within the system include ‘maintaining clean sport’ by anti-doping authorities, and ‘marketing/advertising’ of supplements by supplement companies. Influential stakeholders within the system included ‘anti-doping agencies’, ‘athlete support personnel’, and ‘sponsors’. The analysis has demonstrated that multiple and varied stakeholders have specific roles to play in preventing unintentional doping. The findings suggest that for the prevention of unintentional doping through supplement use, interventions will need to shift away from the typical focus on athletes and athlete support personnel, to encompass a broader systemic focus.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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