Unveiling Chemical Industry Secrets: Insights Gleaned from Scientific Literatures that Examine Internal Chemical Corporate Documents – A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a systematic search using broad and case study-derived keywords, detailed in the appendix. This resulted in 318 sources from 28 databases, encompassing peer-reviewed articles analyzing internal documents of chemical corporations. We complemented our efforts with a snowball sampling method to uncover additional case studies and journal articles not initially captured by our search. Results were categorized and analyzed using Marc-Andre Gagnon and Sergio Sismondo's ghost management framework. The final results included and analyzed 15 scientific papers (3–17). Legal proceedings served as the primary source of internal document data for all examined articles. We uncovered and categorized dynamic strategies employed by chemical corporations to protect and advance their interests, including scientific capture (n=13), regulatory capture (n=13), professional capture (n=7), civil society capture (n=6), media capture (n=4), legal capture (n=4), technological capture (n=3), and market capture (n=2). The limited scientific literature meeting our criteria confirms early findings by Wieland et al (18), highlighting a research gap in the chemical industry. Our analysis, building on the ghost-management framework, unveils a different emphasis in the way internal documents were used in scientific literature to understand corporate strategies at play in the chemical sector as compared to the pharmaceutical sector. In contrast to Gagnon and Dong's pharmaceutical corporate capture review, which identified 37 papers before 2022 (1), our chemical industry findings reveal a lower count, with only 15 papers identified. Comparing pharmaceutical and chemical scoping reviews, lower variations emerge across scientific (n=28 vs. n=13), professional (n=16 vs. n=7), and market captures (n=4 vs. n=2). The chemical industry shows higher instances of regulatory (n=6 vs. n=13), civil society (n=4 vs. n=6), media (n=3 vs. n=4), and technological captures (n=2 vs. n=3) compared to the pharmaceutical industry. Both industries employ conflict of interests and legitimization strategies to deflect public policy inquiries and protect their interests. However, a notable distinction lies in their objectives. While the analysis of the pharmaceutical industry focuses on profit maximization through biased promotion of health products, the analysis of the chemical sector emphasizes the institutionalization of ignorance, the evasion of liability, and the pre-emption of regulatory actions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».