Sports Corruption: The History and Challenges of Anti-Doping Regimes in the U.S. and Abroad
Notice bibliographique
Résumé
The International Olympic Committee first began drug-testing in response to the death of Knud Enemark Jensen, a Danish cyclist who collapsed of heatstroke during the 1960 Olympics in Rome and whose autopsy suggested that amphetamines played a role in his death. A wide range of performance enhancing substances was formally banned, and doping tests were administered to preserve the integrity of competition and to protect the health of athletes. The IOC’s initial regime was neither systematic nor robust, lacking both methodologically and technologically. However, the gap between doping and monitoring gradually began to close as testing became more accurate and reliable, beginning with the IOC’s first testing procedure for anabolic steroids in 1976 and highlighted by the disqualification of Canadian Sprinter Ben Johnson for a positive anabolic steroid test after winning the 100m sprint at the 1988 Olympic games.\nThe IOC’s early anti-doping efforts achieved modest success, but illicit drug use rapidly pervaded other competitions, notably cycling and track and field. The 1998 Tour de France, ignominiously dubbed the “Tour du Dopage” by media sources, was ravaged by various doping scandals. Prior to the race, the nine-member Festina team was disqualified after customs officers discovered a large supply of doping products at the Belgian-French border, as well as a document outlining systematic drug programs for each of Festina’s riders. After retrospective drug tests, 92% of participants who were either tested or confessed to drug use, including 9 of the top 10 finishers, were found to have used Erythropoietin, an IOC-prohibited hormone that significantly boosts red blood cell production.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».