Tobacco Industry Strategies to Minimize or Mask Cigarette Smoke: Opportunities for Tobacco Product Regulation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The tobacco industry has developed technologies to reduce the aversive qualities of cigarette smoke, including secondhand smoke (SHS). While these product design changes may lessen concerns about SHS, they may not reduce health risks associated with SHS exposure. Tobacco industry patents were reviewed to understand recent industry strategies to mask or minimize cigarette smoke from traditional cigarettes. METHODS: Patent records published between 1997 and 2008 that related to cigarette smoke were conducted using key word searches. The U.S. Patent and Trademark Office web site was used to obtain patent awards, and the World Intellectual Property Organization's Patentscope and Free Patents Online web sites were used to search international patents. RESULTS: The search identified 106 relevant patents published by Japan Tobacco Incorporated, British America Tobacco, Philip Morris International, and other tobacco manufacturers or suppliers. The patents were classified by their intended purpose, including reduced smoke constituents or quantity of smoke emitted by cigarettes (58%, n = 62), improved smoke odor (25%, n = 26), and reduced visibility of smoke (16%, n = 18). Innovations used a variety of strategies including trapping or filtering smoke constituents, chemically converting gases, adding perfumes, or altering paper to improve combustion. CONCLUSIONS: The tobacco industry continues to research and develop strategies to reduce perceptions of cigarette smoke, including the use of additives to improve smoke odor. Surveillance and regulatory response to industry strategies to reduce perceptions of SHS should be implemented to ensure that the public health is adequately protected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».