Concepts of Bias and Appointments to the Governing Council of the Canadian Institutes of Health Research
Notice bibliographique
Résumé
In October 2009, the academic health research community and the pharmaceutical industry were brought closer together with the appointment of Dr. Bernard Prigent, vice-president of Pfizer Canada, to the Governing Council of the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). This bridging of the two worlds has stirred up considerable debate before the House of Commons Standing Committee on Health, in letters to CMAJ and in an online petition that garnered more than 4400 signatures. There are at least two distinct and vocal camps in the debate: those categorically in favour (including the federal minister of health and the president of CIHR) and those opposed to the appointment of someone from the pharmaceutical industry (including several senior Canada Research Chairs with a specialization in ethics and senior persons within CIHR). There are also some who support the appointment of a person with professional ties to the pharmaceutical industry, but not to this particular company (Pfizer) because of its history of ethical and legal violations.
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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 | 0,189 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,124 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».