Economic Effects of Smoke-Free Laws on Rural and Urban Counties in Kentucky and Ohio
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Numerous empirical studies have examined the influence of smoke-free legislation on economic activity, with most finding a null effect. The influence could possibly differ in rural areas relative to urban areas due to differing rates of smoking prevalence and access to prevention and treatment programs. Furthermore, the discussion of the effectiveness of smoke-free laws has been extended to consider local ordinances relative to statewide laws. This study examines these issues using 21 local laws in Kentucky and the Ohio statewide smoke-free law. METHODS: The number of employees, total wages paid, and number of reporting establishments in all hospitality and accommodation services in Kentucky and Ohio counties were documented, beginning the first quarter 2001 and ending the last quarter of 2009. A generalized estimating equation time-series design is used to estimate the impact of local and state smoke-free laws in Kentucky and Ohio rural and urban counties. RESULTS: There is no evidence that the economies in Kentucky counties were affected in any way from the implementation of local smoke-free laws. There was also no evidence that total employment or the number of establishments was influenced by the statewide law in Ohio, but wages increased following the implementation of the law. Furthermore, there is no evidence that either rural or urban counties experienced a loss of economic activity following smoke-free legislation. CONCLUSIONS: The study finds no evidence that local or state smoke-free legislation negatively influences local economies in either rural or urban communities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».