Government transparency: the citizen perspective and experience with food and health products policy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Citizen engagement (involvement of everyday citizens in policy decisions) is now seen as a major component of governance and policy making. Government transparency is a central tenet of citizen engagement. This study was sought by Health Canada in order to learn from citizen groups in other countries about the nature and degree of transparency related to food and health product review in their country. Health Canada anticipated learning from their experiences and perceptions so that it could increase the transparency of its own review and regulatory process. The opinions of a cross‐section of stakeholders in the United States, the European Union (especially the UK), Australia and New Zealand, solicited via an e‐mail survey, were analysed. The results clearly indicate that, in general, respondents do not feel that their food and health product review system is transparent. These opinions varied depending on which of the seven dimensions of transparency was being examined. Of the 64 recommendations tendered for increasing government transparency, the 32 suggestions for improving their own systems were quite different from the 32 made for Health Canada to consider. Collectively, they provide rich insights into the refinement and clarification of the food and health product review process.
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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 | 0,024 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».