Biomedical conflicts of interest: a defence of the sequestration thesis—learning from the cases of Nancy Olivieri and David Healy
Notice bibliographique
Résumé
No discussion of academic freedom, research integrity, and patient safety could begin with a more disquieting pair of case studies than those of Nancy Olivieri and David Healy. The cumulative impact of the Olivieri and Healy affairs has caused serious self examination within the biomedical research community. The first part of the essay analyses these recent academic scandals. The two case studies are then placed in their historical context-that context being the transformation of the norms of science through increasingly close ties between research universities and the corporate world. After a literature survey of the ways in which corporate sponsorship has biased the results of clinical drug trials, two different strategies to mitigate this problem are identified and assessed: a regulatory approach, which focuses on managing risks associated with industry funding of university research, and a more radical approach, the sequestration thesis, which counsels the outright elimination of corporate sponsorship. The reformist approach is criticised and the radical approach defended.
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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 | 0,047 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,063 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,039 |
| 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 ».