Addressing conflicts of interest in Public Private Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many articles have been written on conflicts of interests (COIs) in fields such as medicine, business, politics, public service and education. With the growing abundance of Public Private Partnerships (PPPs), often involving complex relationships among the partners, it is important to understand how COIs can be mitigated and managed in PPPs. DISCUSSION: We wanted to study PPPs, particularly in the areas of global health and agriculture, but discovered no single source of information available to identify and compare various approaches for avoiding and managing COIs in PPPs. This is a significant gap, especially for those wishing to study, compare and strengthen existing COI policies related to PPPs. In order to bridge this gap, we reviewed how PPPs currently address COIs and highlight what might be considered good practice in developing COI policies. We reviewed the online COI policies of 10 PPPs in global health and agriculture, and interviewed two global health PPP chief executives. SUMMARY: Based on our review of policies and interviews, we conclude that there exists a range of good practices including attention to accountability and governance, acknowledgement and disclosure, abstention and withdrawal, reporting and transparency, and independent monitoring. There appears to be a need for PPPs to interact closely and learn from each other on these parameters and to also place more emphasis on independent external monitoring of COIs as a means of strengthening their major social objectives on which their activities are largely predicated. We also recommend the establishment of a web based database, which would serve as a forum to discuss COI issues and how they can be resolved.
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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 | 0,222 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».