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Enregistrement W1605249335

California film subsidies and on-screen smoking: Resolving the policy conflict

2012· preprint· en· W1605249335 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan R. Polansky, Stanton A. Glantz

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyGovernment (linguistics)MedicineBusinessAgricultural economicsAdvertisingEnvironmental healthPolitical scienceEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cumulative exposure to on-screen smoking is a major recruiter of new young smokers. Policy solutions—including R-rating films with tobacco imagery and making productions with tobacco ineligible for public subsidies—are backed by health authorities in California and worldwide. Exposure to on-screen smoking accounts for nearly 100,000 current smokers in California aged 12-17. Total costs of medical services for this group, through age 50, are estimated at $1.6 billion (discounted present value). Two-thirds of the cost will be borne by government. Top-grossing films made in California accounted for one-third of United States audience exposure to on-screen tobacco imagery 2002-11. From mid-2009 through 2011, California approved $374 million in film and television production subsidies, in the form of tax credits. $128 million was approved for 27 feature films, released widely 2010-11, that achieved top-grossing status. Sixteen of these films featured tobacco imagery; $75 million was approved for these films, which made $1.1 billion at the box office. More than two-thirds ($51 million) of California tax credits approved for top-grossing films with tobacco imagery went to PG-13 films. Nearly 80 percent (2 billion/2.5 billion) of in-theater tobacco impressions delivered in the US and Canada by California-subsidized, top-grossing films came from films rated PG-13. (The rest came from R-rated films.) Tobacco content of top-grossing films varies by company. Forty-four percent of California subsidies approved for top-grossing feature were reserved for films released by Sony and Viacom (Paramount). Films from these two companies garnered 71 percent of California subsidies for films with tobacco and 83 percent of subsidies for youth-rated (PG-13) films with tobacco. Of the $1.6 billion in costs of direct medical services that will be incurred for teen smokers in California recruited by their exposure to films with tobacco imagery, $510 million is attributable to adolescents’ exposure to films made in California. If the California film subsidy program continues and the pattern of subsidies and smoking films remains the same as in the past, films containing tobacco and subsidized by California taxpayers will contribute an estimated 17,000 new 12-17 year old smokers among the next cohort of 12-17 year old smokers in California, who will incur an estimated $270 million in smoking-induced costs. Public health authorities, including the US Centers for Disease Control and Prevention, the World Health Organization, the director of Los Angeles County’s Department of Public Health, and the chair of California’s Tobacco Education and Research Oversight Committee (TEROC) have highlighted the policy contradiction between state subsidies for films with tobacco imagery and state tobacco prevention programs. The policy solution is to amend the California tax credit program statute, adding the following to the existing list of productions disqualified from eligibility for subsidy: …any production that depicts or refers to any tobacco product or non-pharmaceutical nicotine delivery device or its use, associated paraphernalia or related trademarks or promotional material. Such a change would end the practice of taxpayers paying for commercial films with tobacco imagery that subvert the important public goal of reducing youth smoking and its consequent health costs, many of which are borne by the public.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
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