Philip Morris involvement in the development of an air quality laboratory in El Salvador
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The tobacco industry has organised research institutions to generate misleading data on indoor air quality, including second-hand smoke exposure and health effects. OBJECTIVES: To describe tobacco industry involvement in the organisation and financial support of an air quality research laboratory in El Salvador. METHODS: Tobacco industry documents on the internet were systematically searched from August 2007 to February 2008 for air quality studies undertaken in El Salvador, and laboratory personnel were interviewed. RESULTS: Philip Morris sought to establish a network of air quality laboratories throughout Latin America. In El Salvador, in 1997, through Tabacalera de El Salvador (a subsidiary of Philip Morris) and the Salvadoran Foundation for Economic Development (FUSADES), the industry organised an air quality research laboratory. FUSADES was part of the industry's Latin American Scientific Network, which consisted of doctors hired as consultants who would send air samples from their research to FUSADES. Philip Morris Scientific Affairs personnel hired LabStat, a Canadian-based laboratory, to provide technical assistance to FUSADES (train and assist the laboratory in air quality measurements). In addition, the Washington-based HMS Group successfully implemented a plan to upgrade the laboratory and obtain international certifications. HMS Group also assisted in searching for sustainable funding for FUSADES, including seeking funds from international aid for Hurricane Mitch. CONCLUSION: Air quality studies that have used the FUSADES laboratory should be carefully interpreted, given the support that this laboratory received from Philip Morris.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».