Bibliographic record
Abstract
Cette étude sociohistorique, à partir des années 1950, montre la diversité des points de vue du corps médical face à la question du dopage et, dès les années 1960, la demande de médecins d’un soutien pharmacologique pour les sportifs professionnels. Si tous sont opposés au dopage, ils ne le définissent pas de la même façon. Mais tous le refusent aux sportifs amateurs. À partir de la notion de rééquilibrage hormonal, ont peut repérer divers types de médecins qui lui sont favorables ou non. Cette différenciation se fait en fonction de la proximité avec la douleur quotidienne du patient et de son versant santé publique ou sport. La réalité du dopage, à la suite de l’affaire Festina, a porté sur le devant de la scène un nouveau type de médecins, issus de la lutte contre la toxicomanie, amenant avec eux une demande de politique de réduction des risques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".