WHO's Global Strategy to Reduce the Harmful use of Alcohol: An Assessment of Recent Policies and Interventions in Finland and Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Aim This paper assesses alcohol policies and interventions in Finland and the Canadian province of Ontario, using the policy options and interventions recommended in WHO's Global strategy to reduce the harmful use of alcohol (2010). Data & Methods The information and data are based on archival sources, surveys, legislative and government documents, and published papers. The paper assesses both jurisdictions on 10 areas in the WHO document and their sub-topics: 1. leadership, 2. health services response, 3. community action, 4. drinking and driving policies and countermeasures, 5. availability of alcohol, 6. marketing of alcoholic beverages, 7. pricing policies, 8. reducing the negative consequences of drinking and alcohol intoxication, 9. reducing the public health impact of illicit alcohol and informally produced alcohol, and 10. monitoring and surveillance. Results Ontario had several recent noteworthy developments in line with WHO recommendations: health services response, controls of drinking and driving, pricing policies, reducing the negative consequences of drinking and intoxication, and monitoring and surveillance. Finland has emphasised pricing policies in recent years, and there have also been significant developments in community action, controls of drinking and driving, alcohol advertising, and monitoring and surveillance. Conclusions Challenges and opportunities for strengthening the policy responses are noted, as well as topics for future research.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».