Assessing the impacts of alcohol policies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol policies have significant potential to curb alcohol-related harms, improve health, increase productivity, reduce crime and violence, and cut government expenditure. The WHO Global Strategy to reduce the harmful use of alcohol provides a menu of policy options based on international consensus, which the OECD has used as a starting point in identifying a set of policies to be assessed in an economic analysis based on a computer simulation approach. This working paper provides a comprehensive illustration of the modelling approach, input data and underlying assumptions that have been used to carry out the analyses. The policies assessed in three country settings – Canada, the Czech Republic and Germany – include price policies, regulation and enforcement policies, education programmes and health care interventions. The results of the OECD analyses show that brief interventions in primary care, typically targeting high-risk drinkers, and tax increases, which affect all drinkers, have the potential to generate large health gains. The impacts of regulation and enforcement policies as well as other health care interventions are more dependent on the setting and mode of implementation, while school-based programmes show less promise. Alcohol policies have the potential to prevent alcohol-related disabilities and injuries in hundreds of thousands of working-age people in the countries examined, with major potential gains in their productivity. Most alcohol policies are estimated to cut health care expenditures to the extent that their implementation costs would be more than offset. Health care interventions and enforcement of drinking-and-driving restrictions are more expensive policies, but they still have very favourable cost-effectiveness profiles.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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