Notice bibliographique
Résumé
The tobacco industry has a long and well-documented history of influencing, exploiting and misleading public health and research communities.1–4 Starting with the 1953 ‘Tobacco Industry Research Committee’5, stakeholders affiliated with the tobacco industry have strategically promoted industry interests through the funding of research programmes and public health initiatives, in order to influence research agendas, manipulate the design, methods and conduct of research, affect interpretation of findings and selectively disseminate information through publications, conferences, forums and panels.1–4 These activities have enabled the tobacco industry to promote its versions of ‘sound science’ and ‘good epidemiology’ which have been designed to weaken consensus about the harms of tobacco use and second-hand smoke exposure.6 Academics and public health communities have sought to raise awareness about and challenge industry interference and manipulation,7–9 and some industry-funded research organisations such as the Council for Tobacco Research and the Center for Indoor Air Research were disbanded as part of the 1998 Master Settlement Agreement in the USA due to their extensively documented role in industry efforts to defraud the public.7 8 However, as Legg et al 10 highlight, the approach has intensified and become more sophisticated over time. A central tenet of the World Health Organization’s Framework Convention on Tobacco Control (FCTC),11 Article 5.3, states: ‘In setting and implementing their public health policies with respect to tobacco control, Parties shall act to protect these policies from commercial and other vested interests of the tobacco industry in accordance with national law’.11 There is now increasing evidence on the ways in which tobacco companies seek to position the industry as a strategic partner to public health, presenting themselves as scientific authorities who are promoting new products as solutions to concerns about commercial tobacco and as legitimate commentators on science and health …
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 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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,023 |
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 ».