Law, Culture and Reprisals: A Qualitative Case Study of Whistleblowing & Health Canada's Drug Approval Process
Notice bibliographique
Résumé
Countries around the world consider whistleblowing a reliable warning system for corruption and regulatory failure because whistleblowers are usually employees who have in-depth knowledge of complex systems and organizations often impenetrable and incomprehensible to outsiders.Why then do whistleblowers, these harbingers of wrongdoing, suffer censure and reprisals?The search for an answer to this question sparked this case study of a whistleblower's concerns regarding the effectiveness of Health Canada's drug approval process in 1996.It highlights the resulting impact on the whistleblower, the organization, and ultimately the implications for public safety and accountable government.The methods used were process-tracing, in-depth interviews and data and document review.The results suggested problems with culture in the main organization Health Canada, possibly exacerbated by deregulation.The conclusion is a multi-faceted approach to addressing culture is needed before whistleblower protection legislation can work and accountable organizations can flourish.iii who was second reader.His astute comments and questions kept me focused, and at the same time stimulated me to think more broadly -not an easy feat.Thanks also to the other members of my Defence Committee, external member Assoc.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| 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 ».