State risk discourse and the regulatory preservation of traditional medicine knowledge: The case of acupuncture in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Several United Nations bodies have advised countries to actively preserve Traditional Medicine (TM) knowledge and prevent its misappropriation in regulatory structures. To help advance decision-making around this complex regulatory issue, we examine the relationship between risk discourse, epistemology and policy. This study presents a critical, postcolonial analysis of divergent risk discourses elaborated in two contrasting Ontario (Canada) government reports preceding that jurisdiction's regulation of acupuncture, the world's most widely practised TM therapy. The earlier (1996) report, produced when Ontario's regulatory lobby was largely comprised of Chinese medicine practitioners, presents a risk discourse inclusive of biomedical and TM knowledge claims, emphasizing the principle of regulatory 'equity' as well as historical and sociocultural considerations. Reflecting the interests of an increasingly biomedical practitioner lobby, the later (2001) report uses implicit discursive means to exclusively privilege Western scientific perspectives on risk. This report's policy recommendations, we argue, suggest misappropriation of TM knowledge. We advise regulators to consider equitable adaptations to existing policy structures, and to explicitly include TM evidentiary perspectives in their pre-regulatory assessments.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,054 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».