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Enregistrement W2104560027 · doi:10.1093/pch/6.2.65

Protecting children and youth from tobacco: What are we waiting for?

2001· article· en· W2104560027 sur OpenAlexaffabout
Khalid Aziz

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco useMedicineEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco-related illnesses kill 45,000 Canadians annually – more than were killed during the six years of World War II (1). For the tobacco industry to maintain its profits, each dying smoker must be replaced by another victim. Sadly, the new conscript is usually younger than 20 years of age. Data from the 1994 Survey on Smoking in Canada (2) indicated that 84% of Canadian adults who had ever smoked began smoking before they reached age 20 years. Our society is engaged in a war against the single largest preventable cause of premature death in Canada; although death occurs after many decades, the new recruits are mostly child soldiers. Although few interventions have had a significant effect on reducing either enivronmental tobacco smoke exposure or smoking initiation in children, it appears that organized, comprehensive smoking cessation campaigns have been successful. California, Oregon and Massachusetts have seen dramatic reductions in tobacco use following coordinated and well-funded interventions (in excess of $5 per capita) (3). A Canadian consensus document that outlined the goals and strategic directions for a comprehensive tobacco control strategy was published in 1999 (4). Unfortunately, current funding levels of less than $1 per capita mean that Canadian anti-smoking initiatives remain underfunded, especially compared with the magnitude of the problem, the profits of the tobacco industry, and the revenues of federal and provincial governments. With a levy on every cigarette pack sold in Canada, the proposed Tobacco Youth Protection Act would provide realistic funding for a comprehensive approach to tobacco reduction. So how can paediatricians and other health care providers help protect children and youth from the dangers of tobacco? We have a key role to play – we have the public's trust in our offices or in the offices of legislators. We can talk with children and their parents about the proven risks of tobacco, using our personal credibility to change their lives. In our communities, we provide scientific validity to the cause against tobacco. The Canadian media have been very supportive of the message that youth are victims of a multinational industry that sees children as fair game; we should make allies of these well-meaning journalists. Whether we speak to the media or to politicians, we address the concerns of children, and not the concerns of voters or industry. It was this type of lobbying by physicians and nongovernmental organizations in Newfoundland and Labrador that resulted in the forthcoming ban on smoking in all public places that are frequented by children. Imagine the impact of such a ban nationwide. Ultimately, we must take sides in the war against tobacco. Inaction gives the tobacco industry unopposed access to child recruits, condemning hundreds of thousands of Canadian children to a premature death as adults. Implementing a comprehensive tobacco reduction strategy across Canada will, undoubtedly, save lives. What are we waiting for?

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0180,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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