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Enregistrement W1809060032 · doi:10.1111/j.1465-3362.2010.00276.x

Cost of privatisation versus government alcohol retailing systems: Canadian example

2011· article· en· W1809060032 sur OpenAlexafffundabout
Svetlana Popova, Jayadeep Patra, Anna Sarnocinska-Hart, William Gnam, Norman Giesbrecht, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitute for Work & HealthCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesHealth CanadaCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessAlcoholChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: Alcohol retail monopolies have been established in many countries to restrict alcohol availability and thus, minimise alcohol-related harm.The aim of this study was to estimate the impact of the privatisation of alcohol sales on the burden and direct health-care, law enforcement costs and indirect costs (lost productivity due to disability or premature mortality) in Canada. DESIGN AND METHODS: Simulation modelling. International Guidelines for the Estimation of the Avoidable Costs of Substance Abuse were used. All burden and costs were compared with the baseline taken from the aggregate Cost Study on Substance Abuse in Canada 2002. RESULTS: If all Canadian provinces and territories were to privatise alcohol sales we assume that consumption would increase from 10% to 20% based on available Canadian literature. Under the 10% scenario the costs would increase from 6% ($828 million) and under the 20% scenario costs would increase 12% ($1.6 billion).This increase is substantially greater than the tax and mark-up revenue gained from increased sales,and represents a net loss. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Alcohol-attributable burden and associated costs will increase markedly if all Canadian provinces and territories gave up the government alcohol retailing systems.For public health and economic reasons, governments should continue to have a strong role in alcohol retailing.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,137 · 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'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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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