Estimating the Harms of Nicotine-Containing Products Using the MCDA Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An international expert panel convened by the Independent Scientific Committee on Drugs developed a multi-criteria decision analysis model of the relative importance of different types of harm related to the use of nicotine-containing products. METHOD: The group defined 12 products and 14 harm criteria. Seven criteria represented harms to the user, and the other seven indicated harms to others. The group scored all the products on each criterion for their average harm worldwide using a scale with 100 defined as the most harmful product on a given criterion, and a score of zero defined as no harm. The group also assessed relative weights for all the criteria to indicate their relative importance. FINDINGS: Weighted averages of the scores provided a single, overall score for each product. Cigarettes (overall weighted score of 100) emerged as the most harmful product, with small cigars in second place (overall weighted score of 64). After a substantial gap to the third-place product, pipes (scoring 21), all remaining products scored 15 points or less. INTERPRETATION: Cigarettes are the nicotine product causing by far the most harm to users and others in the world today. Attempts to switch to non-combusted sources of nicotine should be encouraged as the harms from these products are much lower.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».