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Enregistrement W1591319543 · doi:10.2105/ajph.91.3.375

Can legislation prevent debauchery? Mother gin and public health in 18th-century England

2001· article· en· W1591319543 sur OpenAlexafffund
John Harley Warner, Minghao Her, Gerhard Gmel, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of British ColumbiaNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismUniversity of Toronto
Mots-clésEnforcementLegislationConsumption (sociology)Government (linguistics)LegislaturePublic healthLaw enforcementPsychological interventionState (computer science)Environmental healthPublic economicsDemographic economicsMedicineBusinessPolitical scienceEconomicsLawSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "gin epidemic" of 1720 to 1751 in England was the first time that government intervened in a systematic fashion to regulate and control sales of alcohol. The epidemic therefore provides an opportunity to gauge the effects of multiple legislative interventions over time. Toward that end, we employed time series analysis in conjunction with qualitative methodologies to test the interplay of multiple independent variables, including real wages and taxes, on the consumption of distilled spirits from 1700 through 1771. The results showed that each of the 3 major gin acts was successful in the short term only, consistent with the state's limited resources for enforcement at the local level, and that in each instance consumption actually increased shortly thereafter. This was true even of the Gin Act of 1751, which, contrary to the assumptions of contemporaries and many historians, succeeded by accident rather than by design. The results also suggest that the epidemic followed the inverse U-shaped trajectory of more recent drug scares and that consumption declined only after the more deleterious effects of distilled spirits had been experienced by large numbers of people.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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