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Enregistrement W2020464998 · doi:10.1080/17441690903072204

Cigarette purchasing behaviour in Thailand and Malaysia: Comparative analysis of a semi-monopolistic and a free-market structure

2009· article· en· W2020464998 sur OpenAlexafffund
Hana Ross, Pete Driezen, Buppha Sirirassamee, Foong Kin

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health ServiceCancer Research UK
Mots-clésMonopolistic competitionTobacco controlTobacco industryPurchasingBusinessOrder (exchange)EconomicsPublic economicsMarketingMonopolyMarket economyMedicinePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wide range of cigarette prices can undermine the impact of tobacco tax policy when smokers switch to cheaper cigarettes instead of quitting. In order to better understand this behaviour, we study socio-economic determinants of price/brand choices in two different markets: a semi-monopolistic market in Thailand and a competitive market in Malaysia. The hypothesis that the factors affecting the price/brand choice are different in these two markets is analysed by employing a 2005 survey among smokers. This survey provides a unique perspective on market characteristics usually described only in business reports by the tobacco industry. We found that smokers in Thailand have fewer opportunities to trade down to save money on cigarettes, but pay lower prices than smokers in Malaysia, despite Thailand's higher tax rate. The Malaysian market, on the other hand, offers many possibilities to shop around for cheaper cigarettes. Higher income and education increase the price paid per cigarette in both countries, but the impact of these factors is larger in Malaysia. This has implications for sensitivity to cigarette prices. Using tax policy alone should be a more effective tobacco control measure in Thailand as compared to Malaysia. The effectiveness of a tax increase in Malaysia can be improved by adding programmes focusing on smoking cessation among low-income/low-educated smokers.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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