Estimating the Harms of Nicotine-Containing Products Using the MCDA Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle