La protection des données de santé des athlètes dans le cadre de la lutte contre le dopage
Notice bibliographique
Résumé
Le dopage fait l'objet d'une intense lutte par les autorités sportives. Cet article s'intéresse à l'encadrement des renseignements personnels des athlètes qui y sont soumis. En effet, la lutte au dopage s'opère principalement par le traitement des nombreuses informations de santé que les athlètes fournissent dans le cadre de certaines procédures. L'article étudie dans une première partie les fondements de la lutte antidopage et la structure du sport aux niveaux international et canadien dans le but de contextualiser l'analyse de la protection des renseignements personnels. La seconde partie porte dans un premier temps sur le cadre général de la protection des renseignements personnels, puis sur les deux « outils » de la lutte au dopage : les autorisations pour usage à des fins thérapeutiques et les contrôles antidopage. Dans le premier cas, la protection des renseignements personnels s'effectue selon le modèle des aires de partage, où plusieurs personnes ont un accès simultané aux renseignements afin de fournir une prestation donnée. Dans le second cas, la protection est plus classique mais a la particularité de se confondre partiellement avec les mesures visant à protéger l'intégrité et la validité des contrôles.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».