MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1529628202 · doi:10.3386/w13133

How Do Workplace Smoking Laws Work? Quasi-Experimental Evidence from Local Laws in Ontario, Canada

2007· report· en· W1529628202 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher S. Carpenter

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2007
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawWork (physics)Political scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are very large literatures in public health and economics on the effects of workplace smoking bans, with most studies relying on cross-sectional variation.We provide new quasi-experimental evidence on the effects of workplace bans by using the differential timing of adoption of over 100 very strong local smoking by-laws in Ontario, Canada over the period 1997-2004.We employ restricted-use repeated cross section geocoded outcome data to estimate reduced form models that control for demographic characteristics, year fixed effects, and county fixed effects.We first show that the effects of the local laws on actual worksite smoking policy (i.e. the "first stage") were not uniform; specifically, local laws were only effective at increasing ban presence among blue collar workers.Among blue collar workers, adoption of a local by-law significantly reduced the fraction of worksites without any smoking restrictions (i.e.where smoking is allowed anywhere at work) by over half.The differential effect of local policies also improved health outcomes: we find that adoption of a local by-law significantly reduced SHS exposure among blue collar workers by 25-30 percent, and we confirm that workplace smoking laws reduce smoking.We find plausibly smaller and insignificant estimates for white collar and sales/service workers --the vast majority of whom worked in workplaces with privately initiated smoking bans well before local by-laws were adopted.Overall our findings advance the literature by confirming that workplace smoking bans reduce smoking, documenting the underlying mechanisms through which local smoking by-laws improve health outcomes, and showing that the effects of these laws are strongly heterogeneous with respect to occupation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,339
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,149 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic Research→Même sujetSmoking Behavior and Cessation→Travaux en français237 207→