Lobbying in the Shadows: A Comparative Analysis of Government Lobbyist Registers
Notice bibliographique
Résumé
Policy Points Our research provides a starting point to benchmark government transparency measures to improve the quality and accessibility of information about lobbying. Policymakers and regulators can use our framework to develop or strengthen their own lobbying registers. Countries like Canada are a good example of how to design an accessible database about lobbying, and Chile, Ireland, and Scotland provide examples of comprehensive contact logs. CONTEXT: Information about lobbying is crucial to alert the public about undue influence in government decision making. Yet, government disclosures of lobbying activities are rare internationally and vary considerably in their completeness and accessibility. Building on a framework to measure lobbying transparency, this study benchmarked national government disclosures to understand what information was shared and to develop recommendations to strengthen political transparency. METHODS: To identify lobbyist registers, we reviewed four international surveys that assessed lobbying transparency in 128 countries. For each country with an online register, we assessed the 50 indicators in the Framework for Comprehensive and Accessible Lobbying (FOCAL), generating an overall score for each government. To highlight the importance of transparency for public health, we compared the visibility of tobacco industry lobbying across all registers by documenting the information provided about two prominent tobacco companies: Philip Morris International and British American Tobacco. FINDINGS: We identified 28 countries with online lobbyist registers, all from upper or upper-middle income countries. No country fulfilled all 50 indicators in the FOCAL. The category of "scope" had the highest scores across countries, whereas the "revolving door" and "financial" categories had the lowest scores. We found evidence of lobbying by Philip Morris International, British American Tobacco, or one of their subsidiaries in 14 of the 28 countries with online lobbyist registers. CONCLUSIONS: Our study empirically demonstrates the hidden nature of lobbying internationally. In the case of industries whose interests conflict with public health, poor lobbying transparency presents a risk that vested interests may undermine public health policymaking without anyone knowing. To ensure that health harming industry interests cannot escape scrutiny, public health advocates should support efforts to strengthen political transparency measures. Open access publishing facilitated by The University of Melbourne, as part of the Wiley - The University of Melbourne agreement via the Council of Australian University Librarians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».