Big Tobacco and the human genome: driving the scientific bandwagon?
Notice bibliographique
Résumé
The tobacco industry first began to promote the idea that a minority of smokers are 'genetically predisposed' to lung cancer in the 1950s. We used tobacco industry documents available as a result of litigation to investigate the role of the tobacco industry in funding the 'scientific bandwagon' described by Fujimura, in which genetics has come to dominate the cancer research agenda. From 1990-1995 inclusive, 52% of the project funding allocated by British American Tobacco's Scientific Research Group went to genetic research, mainly based in universities and at one cancer charity. The largest project involved a pharmacogenetic research unit, based in a UK medical school, which was established with the help of tobacco industry PR consultants in 1988. The unit received half its project funding from the industry in 1992. Its main aim was to identify a minority of smokers who are supposedly 'genetically susceptible' to lung cancer, so that smoking cessation measures could be targeted at them. This aim was adopted and promoted by influential scientists at the US National Institutes of Health and the UK Medical Research Council in the late 1980s, in the run up to the Human Genome Project. BAT's research funds were also used to counter claims by others to have identified a unique 'genetic fingerprint' for tobacco smoke in lung cancer cells. We conclude that the tobacco industry has played a significant role in shaping research agendas, in particular, by promoting the idea that individual genome screening would be of benefit to public health.
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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 | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,027 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».