Fighting Tobacco Smoking - a Difficult but Not Impossible Battle
Notice bibliographique
Résumé
According to the World Health Organization (WHO), tobacco-related disease is the single largest preventable cause of death in the world today, killing around 5.4 million people a year--an average of one person every six seconds. The total number of death caused by tobacco consumption is higher than that of tuberculosis, HIV/AIDS and malaria combined. Unlike other communicable diseases, however, tobacco-related disease has a man-made consensus vector--the tobacco companies that play an active role to promote tobacco consumption, which directly heightens the disease morbidity. Any public health policy designed to curb smoking behavior has to prepare for opposite lobbying actions from tobacco companies that undermine the effects of the health measures. Another unique nature of the tobacco epidemic is that it can be cured, not by medicines or vaccines, but on the concerted actions of government and civil society. Many countries with a history of tobacco control measures indeed experienced a reduction of tobacco consumption. As most of these governments launched a range of measures simultaneously, it is hard to quantify the relative merits of different control strategies that contributed to the drop in the number of smokers. These packages of strategies can come in different forms but with some common features. Political actions with government support, funding, and protection are crucial. Without these, antismoking efforts in any part of the world are unlikely to be successful.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».