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Enregistrement W2106219963 · doi:10.1136/tc.2008.027623

Criteria for evaluating tobacco control research funding programs and their application to models that include financial support from the tobacco industry

2009· article· en· W2106219963 sur OpenAlexaff
Joanna E Cohen, Mitchell Zeller, Thomas Eissenberg, Mark Parascandola, Regis J. O’Keefe, Lynn Planinac, Scott J. Leischow

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Tobacco Research Unit
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésTobacco industryTobacco controlScarcityCredibilityConsumption (sociology)BusinessInvestment (military)Public healthMarketingMedicinePolitical scienceEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much has been discussed and written about the purposes, outcomes and ethics related to tobacco industry funding of research.1–9 The issue is controversial because of tobacco industry funding mechanisms that have been used by the tobacco industry to gain credibility and to advance the industry’s interests, which may come at the expense of public health;6 at the same time others have argued that, given the scarcity of funding from other sources, tobacco industry support may be defensible, at least under some circumstances.10 These concerns raise the question of whether there could be a model of tobacco company funding that would be acceptable to the tobacco control research community. This paper presents a set of criteria for evaluating funding models and applies them to four diverse models. While tobacco consumption and prevalence rates have declined in many developed countries over the past 40 years, the projections are that worldwide tobacco-related deaths will increase in the 21st century.11 Despite the disproportionate toll tobacco use takes, there remains only a modest investment in research to better understand tobacco products, tobacco product marketing, addiction, treatment and consumer behaviour. For example, in the USA, where tobacco causes almost 30% of all cancer deaths, only 2.3% of the National Cancer Institute’s 2003 budget was spent on tobacco-related research funding.12 This level of research investment is inadequate relative to the magnitude of the damage caused by tobacco use.13 14 At the same time, the tobacco industry has funded tobacco and health related research at universities. In the current context of limited funding, individuals and institutions may welcome additional sources of support. However the evidence is now clear that the tobacco industry participated in a long-standing conspiracy to defraud the public regarding the health risks of smoking. In 2006, the …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,657
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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