Suppression of environmental health scientists: real-world examples as a basis for action
Notice bibliographique
Résumé
Pressures on epidemiologists, toxicologists, and on public health scientists to suppress their work are known to occur worldwide. In this article, we share six stories from environmental health scientists about the pressures they faced in their jobs after bringing public health problems to light. The method used to document each of the stories was to invite scientists who attended meetings of the International Society for Environmental Epidemiology to tell their own stories of having experienced research suppression. We then extracted the salient features of each experience into a coherent story, providing references as corroboration where possible. The specific purpose in going public with the six stories presented in this article is to open a conversation to better equip colleagues to stand up to pressures to suppress their work. By publicly sharing the pressures experienced by these scientists in attempts to suppress their scientific work, including intimidation, harassment, threats and/or bullying, other scientists may be better able to withstand such pressures. In the absence of a larger collection of stories, we are unable to identify common approaches taken against suppression. It appears that a focus on scientific excellence and tenacity are two major factors likely to have contributed to the ability to withstand pressure. We encourage others to tell their stories. Bringing examples of these instances to attention will make them familiar enough to be less intimidating should others experience anything similar. Additional documented experiences will expand the base of stories and thus help colleagues to withstand the pressures wielded by special interests. Shining a light on these pressures will remove barriers, not only to advancing the science, but also to protecting the public interest.
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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 | 0,032 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,039 |
| Communication savante | 0,014 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».