Assessing the health impact of transnational corporations: its importance and a framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adverse health and equity impacts of transnational corporations' (TNCs) practices have become central public health concerns as TNCs increasingly dominate global trade and investment and shape national economies. Despite this, methodologies have been lacking with which to study the health equity impacts of individual corporations and thus to inform actions to mitigate or reverse negative and increase positive impacts. METHODS: This paper reports on a framework designed to conduct corporate health impact assessment (CHIA), developed at a meeting held at the Rockefeller Foundation Bellagio Center in May 2015. RESULTS: On the basis of the deliberations at the meeting it was recommended that the CHIA should be based on ex post assessment and follow the standard HIA steps of screening, scoping, identification, assessment, decision-making and recommendations. A framework to conduct the CHIA was developed and designed to be applied to a TNC's practices internationally, and within countries to enable comparison of practices and health impacts in different settings. The meeting participants proposed that impacts should be assessed according to the TNC's global and national operating context; its organisational structure, political and business practices (including the type, distribution and marketing of its products); and workforce and working conditions, social factors, the environment, consumption patterns, and economic conditions within countries. CONCLUSION: We anticipate that the results of the CHIA will be used by civil society for capacity building and advocacy purposes, by governments to inform regulatory decision-making, and by TNCs to lessen their negative health impacts on health and fulfil commitments made to corporate social responsibility.
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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 | 0,081 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| 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 ».