Améliorer la compréhension et la gestion des conflits d’intérêts des experts conseillant la prise de décisions en santé publique
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, au Canada et ailleurs dans le monde, des comités consultatifs d’experts conseillent et orientent les décideurs gouvernementaux dans le choix de nouveaux médicaments, de vaccins à utiliser ou encore d’interventions à mettre en place. Parallèlement, ces experts bénéficient d’un appui de plus en plus important d’entreprises privées pour réaliser leurs recherches ou en diffuser les résultats. Cette situation les met à risque de conflits d’intérêts et peut, éventuellement, miner la confiance de la population envers la prise de décision publique. Cette étude de cas suscite des réflexions pertinentes quant à ce qui constitue une gestion saine et optimale des situations de conflits d’intérêts par les membres experts et les organisations dans lesquelles ils ont un rôle-conseil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it