Ethics, morality, and conflicting interests: how questionable professional integrity in some scientists supports global corporate influence in public health
Notice bibliographique
Résumé
Clinical and public health research, education, and medical practice are vulnerable to influence by corporate interests driven by the for-profit motive. Developments over the last 10 years have shown that transparency and self-reporting of corporate ties do not always mitigate bias. In this article, we provide examples of how sound scientific reasoning and evidence-gathering are undermined through compromised scientific enquiry resulting in misleading science, decision-making, and policy intervention. Various medical disciplines provide reference literature essential for informing public, environmental, and occupational health policy. Published literature impacts clinical and laboratory methods, the validity of respective clinical guidelines, and the development and implementation of public health regulations. Said literature is also used in expert testimony related to resolving tort actions on work-related illnesses and environmental risks. We call for increased sensitivity, full transparency, and the implementation of effective ethical and professional praxis rules at all relevant regulatory levels to rout out inappropriate corporate influence in science. This is needed because influencing the integrity of scientists who engage in such activities cannot be depended upon.
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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 | 0,143 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,157 |
| Communication savante | 0,035 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».