The marketing of responsible drinking: Competing voices and interests
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: This paper contrasts health-oriented low-risk drinking guidelines (LRDGs) with social drinking marketing and popular advice on the amount of alcohol to be provided for social occasions. The questions addressed include:What is the underlying evidence base and rationale for health-oriented versus socially oriented drinking guidelines?What are the recommended amounts of alcohol per person from the LRDGs and from popular advice? DESIGN AND METHODS: This paper draws on existing research, archival data, websites, print media and key informant interviews. The focus is on recent information on LRDGs and social drinking indicators in Canada, the USA, Australia and the UK. RESULTS: There is extensive epidemiological research indicating the associations between drinking pattern and risk for chronic disease and trauma as well as certain potential health benefits from drinking small amounts regularly. This body of evidence is one resource for government or medically sanctioned LRDGs in many jurisdictions. In contrast, for those planning social events where liquor is served, information is available from the hospitality industry, retailers and liquor control boards.While some overlap exists between these two sources of information, in some contexts normative recommendations support drinking at potentially dangerous levels. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The inconsistency among the different guidelines highlights one of the challenges of conveying health information on a drug that is integrated into social life and used extensively. It also reflects a siloed approach to alcohol policy—where retailing and harm reduction practices are managed by different sectors of government that seldom reflect a coordinated response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».