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Enregistrement W2057753108 · doi:10.1002/hec.1282

Price increase causes fewer sales of factory‐made cigarettes and higher sales of cheaper loose tobacco in Germany

2007· article· en· W2057753108 sur OpenAlexaboutno aff
Reiner Hanewinkel, Christian Radden, Tobias Rosenkranz

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Consumption (sociology)Per capitaAgricultural economicsFactory (object-oriented programming)EconomicsPopulationTobacco industryBusinessEnvironmental healthMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim of this study is the analysis of the price responsiveness of demand for cigarettes and loose tobacco in Germany over the period 1991--2006. In this period the average consumption of all kinds of cigarettes per capita (German population > or = 15 years) declined from 634 pieces/quarter to 457pieces/quarter (-28%). Consumption of factory-made cigarettes decreased from about 545 pieces/quarter to 330 pieces/quarter in 2006 (-39%). In the same time consumption of self-made cigarettes increased from 89 pieces/quarter to 127 pieces/quarter (+42%). A one Euro Cent increase in price is associated with 28 cigarettes of all kinds consumed less per quarter. Data indicate that the different types of cigarettes are substitutes, e.g. there is evidence for a positive relationship between the price of factory-made cigarettes and the consumption of hand-made cigarettes. Thus, the increase in such consumption is rather driven by a positive cross-price effect of 17.01. Data indicate additionally an overall decrease in the cigarette consumption and a partial switch to cheaper loose tobacco. The availability of low-taxed loose tobacco may undermine the public health benefits of higher cigarette prices. Price differentials between tobacco products should be reduced in order to maximize the public health benefits of high cigarette prices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,340 · 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.

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

Citations42
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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