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Enregistrement W2100106775 · doi:10.1136/tc.10.1.33

Actual and perceived impacts of tobacco regulation on restaurants and firms

2001· article· en· W2100106775 sur OpenAlexafffundabout
Pierre‐Yves Crémieux, Pierre Ouellette

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésRevenueAbsenteeismProductivityBusinessWork (physics)Tobacco industryChristian ministryEconomic costCost–benefit analysisIndirect costsPublic economicsFinanceEconomicsEconomic growthAccountingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the actual and anticipated costs of a law regulating workplace smoking and smoking in restaurants, taking into consideration observed and anticipated infrastructure costs, lost productivity, increased absenteeism, and loss of clientele. SETTING AND DESIGN: A survey of 401 Québec restaurants and 600 Québec firms conducted by the Québec Ministry of Health before the enactment of the law was used to derive costs incurred by those who had already complied and anticipated by those that did not. RESULTS: Direct and indirect costs associated with tobacco regulation at work and in restaurants were minimal. Annualised infrastructure costs amounted to less than 0.0002% of firm revenues and 0.15% of restaurant revenues. Anticipated costs were larger and amounted to 0.0004% of firm revenues and 0.41% of restaurant revenues. Impacts on productivity, absenteeism, and restaurant patronage were widely anticipated but not observed in currently compliant establishments. CONCLUSION: Firms and restaurants expected high costs to result from strict tobacco regulation because of infrastructure costs, decreased productivity, and decreased patronage. That none of these were actually observed suggests that policy makers should discount industry claims that smoking regulations impose undue economic hardship.

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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations35
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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