: Integrity Units and the Fight Against Doping
Bibliographic record
Abstract
Laisser la lutte contre le dopage entre les mains des organisateurs de compétitions sportives n'écarte pas les risques de conflits d'intérêts. Dès 2015, le Centre canadien pour l'éthique dans le sport avait ainsi souligné que « le Comité international olympique se rend compte maintenant plus clairement que les fédérations sportives internationales devraient se retirer des activités de contrôle de dopage et de gestion des résultats des cas de dopage à l'intérieur de leurs propres sports ; c'est, et cela a toujours été, un cas extrême de conflit d'intérêts » 2 . Si les conflits d'intérêts ne sont probablement pas totalement éradiqués aujourd'hui, force est de reconnaître que de nouveaux modèles sont apparus avec la création de l'Agence de contrôles internationale (ITA) et d'unités d'intégrité. Certaines unités d'intégrité ont été instituées au niveau national. Le conseil japonais des sports a ainsi créé en 2014 une unité d'intégrité du sport. L'unité d'intégrité du sport mène des programmes dans les domaines de la lutte contre le dopage, du renforcement de la gouvernance et de la conformité, et de la garantie d'un environnement sûr pour les athlètes. En 2021, l'agence suisse de lutte contre le dopage, Antidoping Suisse, a été intégrée
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.013 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.008 |
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".