A call to advance and translate research into policy on governance, ethics, and conflicts of interest in public health: the GECI-PH network
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to adopt public health policies that would limit the consumption of unhealthy commodities, such as tobacco, alcohol and ultra-processed food products, are often undermined by private sector actors whose profits depend on the sales of such products. There is ample evidence showing that these corporations not only try to influence public health policy; they also shape research, practice and public opinion. Globalization, trade and investment agreements, and privatization, amongst other factors, have facilitated the growing influence of private sector actors on public health at both national and global levels. Protecting and promoting public health from the undue influence of private sector actors is thus an urgent task. With this backdrop in mind, we launched the "Governance, Ethics, and Conflicts of Interest in Public Health" Network (GECI-PH Network) in 2018. Our network seeks to share, collate, promote and foster knowledge on governance, ethical, and conflicts of interest that arise in the interactions between private sectors actors and those in public health, and within multi-stakeholder mechanisms where dividing lines between different actors are often blurred. We call for strong guidance to address and manage the influence of private sector actors on public health policy, research and practice, and for dialogue on this important topic. Our network recently reached 119 members. Membership is diverse in composition and expertise, location, and institutions. We invite colleagues with a common interest to join our network.
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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 | 0,077 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,020 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».