How experts are chosen to inform public policy: Can the process be improved?
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing complexity of the food supply has magnified the importance of ongoing research into nutrition and food safety issues that have significant impact on public health. At the same time, ethical questions have been raised regarding conflict of interest, making it more challenging to form the expert panels that advise government agencies and public health officials in formulating nutrition and food safety policy. Primarily due to the growing complexity of the interactions among government, industry, and academic research institutions, increasingly stringent conflict-of-interest policies may have the effect of barring the most experienced and knowledgeable nutrition and food scientists from contributing their expertise on the panels informing public policy. This paper explores the issue in some depth, proposing a set of principles for determining considerations for service on expert advisory committees. Although the issues around scientific policy counsel and the selection of advisory panels clearly have global applicability, the context for their development had a US and Canadian focus in this work. The authors also call for a broader discussion in all sectors of the research community as to whether and how the process of empaneling food science and nutrition experts might be improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,708 | 0,719 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,051 |
| Communication savante | 0,062 | 0,062 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,077 | 0,067 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».