Notice bibliographique
Résumé
A popular YouTube video shows a 2-year-old Indonesian boy, supposedly with a two-pack-a-day habit, deftly smoking a cigarette. The ghastly video illustrates what can happen as tobacco companies push their death wares in the Third World. “While there's been a good bit of success in the U.S. and some of the more developed countries, it's frightening when you see the growth of tobacco use in the developing world,” said Robert T. Croyle, Ph.D., director of the Division of Cancer Control and Population Sciences at the National Cancer Institute. According to the Centers for Disease Control and Prevention, tobacco kills more than 5 million people per year worldwide—more than HIV, tuberculosis, and malaria combined. The CDC estimates that more than 1 billion people will die this century from tobacco-related illness unless urgent action is taken. The World Health Organization is well aware of these statistics. To date, 172 countries have adopted the WHO's Framework Convention on Tobacco Control (FCTC), the world's first public health treaty. The framework, which uses a global approach to combating the tobacco epidemic, requires tobacco products to carry warning labels covering at least 30%–50% of the package's principal display areas—preferably with graphic pictures or illustrations—portraying the harmful effects of tobacco use. Although the U.S. has not officially signed on to WHO FCTC, the new U.S. warning labels match the labeling initiatives efforts adopted by countries that have.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,221 | 0,102 |
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 ».