Strong advocacy led to successful implementation of smokefree Mexico City
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the approval process and implementation of the 100% smokefree law in Mexico City and a competing federal law between 2007 and 2010. METHODS: Reviewed smokefree legislation, published newspaper articles and interviewed key informants. RESULTS: Strong efforts by tobacco control advocacy groups and key policymakers in Mexico City in 2008 prompted the approval of a 100% smokefree law following the WHO FCTC. As elsewhere, the tobacco industry utilised the hospitality sector to block smokefree legislation, challenged the City law before the Supreme Court and promoted the passage of a federal law that required designated smoking areas. These tactics disrupted implementation of the City law by causing confusion over which law applied in Mexico City. Despite interference, the City law increased public support for 100% smokefree policies and decreased the social acceptability of smoking. In September 2009, the Supreme Court ruled in favour of the City law, giving it the authority to go beyond the federal law to protect the fundamental right of health for all citizens. CONCLUSIONS: Early education and enforcement efforts by tobacco control advocates promoted the City law in 2008 but advocates should still anticipate continuing opposition from the tobacco industry, which will require continued pressure on the government. Advocates should utilise the Supreme Court's ruling to promote 100% smokefree policies outside Mexico City. Strong advocacy for the City law could be used as a model of success throughout Mexico and other Latin American countries.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».