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Enregistrement W2121653704 · doi:10.1136/tc.2006.019166

How do different cigarette design features influence the standard tar yields of popular cigarette brands sold in different countries?

2008· article· en· W2121653704 sur OpenAlexaffabout
Richard J. O’Connor, David Hammond, Ann McNeill, Bill King, Lynn T. Kozlowski, Gary A. Giovino, K. Michael Cummings

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteEconomic and Social Research Council
Mots-cléstar (computing)Ventilation (architecture)Pressure dropFilter (signal processing)Packaging and labelingBusinessAdvertisingEngineeringMarketingComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the associations among cigarette design features and tar yields of leading cigarette brands sold in the United States, Canada, Australia and the United Kingdom. METHODS: Government reports and numbers listed on packs were used to obtain data on International Organization for Standardization (ISO)/Federal Trade Commission (FTC) yields for the tar of 172 cigarette varieties sold in the United States, Canada, Australia and the United Kingdom. We used standardised methods to measure the following 11 cigarette design parameters: filter ventilation, cigarette pressure drop, filter pressure drop, tobacco rod length, filter length, cigarette diameter, tipping paper length, tobacco weight, filter weight, rod density and filter density. RESULTS: Filter ventilation was found to be the predominant design feature accounting for the variations between brands in ISO/FTC tar yields in each of the four countries. After accounting for filter ventilation, design parameters such as overwrap length, tobacco weight and rod density played comparatively minor roles in determining tar yields. CONCLUSIONS: Variation in ISO/FTC tar yields are predicted by a limited set of cigarette design features, especially filter ventilation, suggesting that governments should consider mandatory disclosure of cigarette design parameters as part of comprehensive tobacco product regulations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations44
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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