Doping: efectos sobre el organismo de las principales sustancias y métodos utilizados. Control del dopaje
Bibliographic record
Abstract
Esta revisión bibliográfica pone en evidencia el alcance de la ciencia dentro del campo de sustancias y métodos utilizados para falsear la actualidad deportiva. El dopaje está socialmente considerado como un acto vergonzoso, ilegal, injusto y antiético. La Agencia Mundial Antidopaje (AMA) o WADA (World Anti – Doping Agency) es una organización internacional e independiente, que se encarga de promover, coordinar y supervisar la lucha contra el dopaje deportivo en todas sus formas. Tiene su sede en Montreal (Canadá). Mediante un acuerdo de todos los países que forman parte de la AMA, se ha elaborado una lista oficial de sustancias y métodos prohibidos en el deporte. Las principales sustancias utilizadas como dopantes son esteroides, estimulantes, hormona de crecimiento, EPO, beta-2 agonistas, y dentro de los métodos prohibidos cabe mencionar el dopaje sanguíneo y el genético. El control de dopaje comienza con la selección y notificación al deportista seleccionado, dentro o fuera de una competición, la toma de muestra urinaria o sanguínea, el envío al laboratorio donde se realiza el análisis de la muestra y la posterior comunicación de resultados. En casos adversos, se procederá según el reglamento de la entidad que solicitó el control. El Consejo Superior de Deportes, ha aprobado el temario del curso que habilita al personal sanitario para actuar como agentes de control antidopaje En el mundo existen 34 laboratorios homologados y reconocidos por la Agencia Mundial Antidopaje. Dos de éstos laboratorios se encuentran en España.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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; 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".