Beyond nutrition and physical activity: food industry shaping of the very principles of scientific integrity
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence that food industry actors try to shape science on nutrition and physical activity. But they are also involved in influencing the principles of scientific integrity. Our research objective was to study the extent of that involvement, with a case study of ILSI as a key actor in that space. We conducted a qualitative document analysis, triangulating data from an existing scoping review, publicly available information, internal industry documents, and existing freedom of information requests. RESULTS: Food companies have joined forces through ILSI to shape the development of scientific integrity principles. These activities started in 2007, in direct response to the growing criticism of the food industry's funding of research. ILSI first built a niche literature on COI in food science and nutrition at the individual and study levels. Because the literature was scarce on that topic, these publications were used and cited in ILSI's and others' further work on COI, scientific integrity, and PPP, beyond the fields of nutrition and food science. In the past few years, ILSI started to shape the very principles of scientific integrity then and to propose that government agencies, professional associations, non-for-profits, and others, adopt these principles. In the process, ILSI built a reputation in the scientific integrity space. ILSI's work on scientific integrity ignores the risks of accepting corporate funding and fails to provide guidelines to protect from these risks. CONCLUSIONS: The activities developed by ILSI on scientific integrity principles are part of a broader set of political practices of industry actors to influence public health policy, research, and practice. It is important to learn about and counter these practices as they risk shaping scientific standards to suit the industry's interests rather than public health ones.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle