Analytical improvements in doping control of peptide hormones
Bibliographic record
Abstract
Doping is niet alleen relevant in topsport, maar ook onder recreatieve sporters (bv. bodybuilding). Daarbij vormt het een bedreiging zowel voor de gezondheid van gebruikers als voor de “geest van de sport”. In dit onderzoek komt een zeer diverse groep van verboden stoffen, genaamd de peptidehormonen, aan bod. Een peptidehormoon is een ketting van aminozuren die als een soort boodschapper werkt en in ons lichaam bepaalde veranderingen teweegbrengt. Eventueel dus met een prestatiebevorderend effect tot gevolg. Het doel van dit onderzoek was om nieuwe manieren te ontwikkelen om misbruik van deze peptiden op te sporen, alsook om bestaande methoden te verbeteren. De focus lag hierbij op het ontwikkelen van eenvoudige opsporingsmethoden die niet veel tijd en moeite vergen, maar toch doeltreffend zijn. De eerste methode werd ontwikkeld en gevalideerd volgens de criteria van het Wereld Anti-Doping Agentschap (WADA) om de aanwezigheid van kleine peptiden in een urinestaal te bevestigen. Ook voor grotere peptidehormonen zoals de synthetische groeihormoon bevorderende peptiden en insulines werden procedures ontwikkeld om hun aanwezigheid aan te tonen in urine. Tenslotte werd nog een eenvoudige methode gepresenteerd om het lichaamseigen peptidehormoon insulinlike growth factor 1 (IGF-1) the meten in bloedserum.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".