Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fluctuations in alcohol consumption in Greenland have been extreme since alcohol became available to the Greenland Inuit in the 1950s, increasing from low levels in the 1950s to very high levels in the 1980s - about twice as high as alcohol consumption in Denmark. Since then, consumption has declined, and current consumption is slightly below alcohol consumption in Denmark, while alcohol prices are far above Danish prices. OBJECTIVE: Description of historical trends and possible causal connections of alcohol prices, alcohol consumption and alcohol-related mortality in Greenland 1951-2010 as a background for the evaluation of the impact of various types of policy. DESIGN: Time series for Greenland 1951-2010 for alcohol prices, consumption and mortality are compiled, and variation and correlations are discussed in relation to various policies aimed at limiting alcohol consumption. Corresponding time series for Denmark 1906-2010 are presented for comparison. RESULTS: The trends in alcohol prices and consumption followed each other rather closely until the 1990s in Greenland and the 1980s in Denmark. At this time, consumption stabilised while prices decreased further, but the effect of prices upon consumption is strong, also in recent years. A trend in Greenlandic mortality similar to consumption is discernible, but not significant. Among alcohol-related deaths cirrhosis of the liver is less prevalent whilst accidents are more prevalent than in Denmark. CONCLUSIONS: The effect of alcohol excise taxes and rationing upon consumption is evident. The stabilisation and subsequent decline in consumption since the mid-1990s, while alcohol prices decreased persistently, does not preclude continued effects of prices. On the contrary, price effects have been neutralised by other stronger causes. Whether these are government anti-alcohol campaigns or a cultural change is not clear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».