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Enregistrement W6969415586 · doi:10.5683/sp3/eoioau

Unveiling Chemical Industry Secrets Insights Gleaned from Scientific Literatures that Examine Internal Chemical Corporate Documents – A Scoping Review from 2001 to 2024 workbook

2024· dataset· en· W6969415586 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingScientific literatureSociology of scientific knowledgeChemical industryScientific evidenceScientific progress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Examine peer-reviewed scientific articles that used internal industry documents in the chemical sector to reveal corporate influence. Summarize sources of internal documents used in prior scientific papers to identify ongoing corporate strategies within the chemical field. Compare the corporate strategies identified in the chemical sector with the ones identified already identified in the pharmaceutical sector (1). Propose a theoretical framework for categorizing and examining the different form of corporate capture at play. Design: Performed a scoping review to pinpoint scientific papers employing internal industry/corporate documents within the chemical sector. Methods: We conducted a systematic search using broad and case study-derived keywords, detailed in the appendix. This resulted in 351 sources from 28 databases, encompassing peer-reviewed articles analyzing internal documents of chemical corporations. We complemented our efforts with a snowball sampling method (2) 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. Results: The final results included and analyzed 18 scientific papers (3–20). 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=16), regulatory capture (n=15), 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). Comparative Analysis The limited scientific literature meeting our criteria confirms early findings by Wieland et al (21), highlighting a research gap in the chemical industry. Our analysis, building on the ghost-management framework, shows 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 18 papers identified. Comparing pharmaceutical and chemical scoping reviews, lower variations emerge across scientific (n=28 vs. n=16), 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=15), 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 conflicts of interest 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 showed corporate focus on profit maximization through biased promotion of health products, the analysis of the chemical sector shows corporate emphasis on the institutionalization of ignorance, the evasion of liability, and the pre-emption of regulatory actions. Strengths Our scoping review shows how internal documents can reveal how the chemical industry strategically institutionalizes ignorance to manage business risks. It exposes intentional efforts by chemical corporations to promote ignorance and foster conflicts of interest, thereby legitimizing their business models and safeguarding corporate interests. We shared our research findings on the Dataverse/ Borealis platform (https://doi.org/10.5683/SP3/SQQJCA), making them accessible for future studies to apply the same analytical framework seamlessly. Limitations We excluded papers that did not meet our research criteria, prioritizing those that analyzed internal corporate documents for uncovering covert ghost management captures. Beyond scientific literature, various grey literature sources have conducted quality investigations on ghost management strategies in the chemical industry. Also, market concentration and other corporate captures can be investigated using publicly available resources. Despite searching scientific papers in various languages, no relevant publications were found outside of English. This presents an opportunity for future research to conduct a separate scoping review.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0840,048
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,265 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2024
Routes d'admission1
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