MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017447780 · doi:10.1590/s0036-36342010000800033

Implementation of smokefree workplaces: challenges in Latin America

2010· article· en· W2017447780 sur OpenAlexaff
Gillian Griffith, Antonella Cardone, Catherine L. Jo, Ami Valdemoro, Ernesto M Sebrié

Notice bibliographique

RevueSalud Pública de México · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesFlight Attendant Medical Research InstituteAmerican Cancer Society
Mots-clésLatin AmericansLegislationTobacco controlPolitical scienceTobacco industrySmokeBusinessEconomic growthPublic administrationLawEnvironmental healthPublic healthEngineeringMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latin America is at the forefront of global progress in smoke free workplaces. Comprehensive smoke free laws have been implemented in four countries, and in many cities, states and provinces. More than 130 million people in Latin America are now protected from secondhand tobacco smoke. Nevertheless, a survey of tobacco control advocates and governments in Latin America found several challenges to progress in smoke free workplaces: the need for voluntary workplace programs where there is no smoke free legislation; weak legislation or lack of comprehensive national smoke free laws; tobacco industry attempts to undermine progress with smoke free laws or overturn existing laws via litigation; lack of compliance with laws; the need for monitoring and evaluation of smoke free laws; the need to make better use of mass media campaigns; and strengthening civil society. However, much progress has already been achieved to address these challenges, in particular through collaborations and the exchange of experience and expertise across Latin America.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,644

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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSalud Pública de MéxicoMême sujetSmoking Behavior and CessationTravaux en français237 207