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Enregistrement W6912351907 · doi:10.5281/zenodo.2023152

Mapping Ghost Management in Medical Research and Public Health. Poster presented at PODC2018

2018· article· en· W6912351907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueBenford’s Law and Fraud Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamOverdiagnosisConversationMedical researchPhilosophy of sciencePublic healthDeceptionResponsible Research and Innovation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poster was presented at the Preventing Overdiagnosis Conference (PODC) 2018. Title: Mapping Ghost Management in Medical Research and Public Health Catherine Riva, Serena Tinari, Re-Check Poster + Conversation Category: Other - Developing tools to investigate and identify the stakes that may lead to overdiagnosis and too much medicine Objectives: At the Preventing Overdiagnosis Conference 2017, Marc-André Gagnon (Carlton University, Ottawa) built on the concept of ghost management in science (Sergio Sismondo) to develop a reflection on corporate capture and institutional corruption in the biopharmaceutical sector. He postulates that because of the current business model, the activity of pharmaceutical firms is more oriented towards producing influence on medical knowledge and social determinants of value, than towards producing innovative treatments. We wanted to verify the validity of this hypothesis by mapping the strategies and issues highlighted in three long-form Re-Check investigations on 3<sup>rd</sup> and 4<sup>th</sup> generation oral contraceptives, systematic breast cancer screening and HPV vaccines. Method: Search for documents as well as for scientific and mainstream publications, FoIA requests, journalistic investigative methods, Re-Check evaluation grids and mapping tools. Results: The mapping of our investigations confirms the hypothesis put forward by Gagnon. Our maps show ghost management at work in the case of these three health measures targeting healthy girls and women. Ghost management is practiced by the pharmaceutical industry, but also by other players in the health system (health authorities, regulatory authorities, research centers, NGOs) as soon as the stakes reach a critical size. Our maps illustrate how this “new model of science (…) drawing its authority from traditional academic science” (Sismondo) is an effective strategy for capturing the different levels identified by Gagnon: science, regulation, market, health professions, media, technology and civil society. Conclusions: Re-Check mapping highlighting ghost management currently at work in medical research and public health confirms Gagnon’s hypothesis (Sismondo’s concept). Such methods deserve to be developed, enriched, validated and applied by academic research. They should also become part of an evaluation grid used by journalists investigating pharmaceutical companies and health system’s players: organizations devoted “to influence ideas and social structures in a way that maximizes commercial value” (Gagnon) and strengthens their position. The more investigations and academic research document the phenomenon, the better it may enable to develop solutions and transform institutional structures and medical practices to stem this endemic corruption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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