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Enregistrement W3156016187 · doi:10.1186/s12992-021-00689-1

Beyond nutrition and physical activity: food industry shaping of the very principles of scientific integrity

2021· review· en· W3156016187 sur OpenAlexaff
Mélissa Mialon, Matthew Ho, Ángela Carriedo, Gary Ruskin, Eric Crosbie

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesLaura and John Arnold FoundationU.S. Small Business Administration
Mots-clésGovernment (linguistics)Public relationsReputationWork (physics)CriticismScientific integrityPoliticsScientific evidencePolitical scienceEngineering ethicsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,194
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,197
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1940,197
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0150,121
Communication savante0,0350,022
Science ouverte0,0040,030
Intégrité de la recherche0,0110,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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