Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The California Department of Public Health (CDPH), California Tobacco Control Program (CTCP) is one of the longest-running comprehensive tobacco control programmes in the USA, resulting from a 1988 ballot initiative that added a 25-cent tax on each pack of cigarettes and a proportional tax increase on other tobacco products. This programme used a social norm change approach to reduce tobacco use. METHODS: The operation, structure, evolution, programme dissemination and results are reviewed. RESULTS: The sustained programme implementation has reduced adult per capita cigarette consumption by over 60% and adult smoking prevalence by 35%, from 22.7% in 1988 to 13.8% in 2007. From 1988 to 2004, lung and bronchus cancer rates in California declined at nearly four times the rate of decline seen in the rest of the USA and the programme is associated with an $86 billion savings in healthcare costs. Youth smoking rates among 12-17 years olds are the second lowest in the nation. CONCLUSIONS: The social norm change approach is effective at reducing tobacco consumption, adult smoking and youth uptake. This approach resulted in declines in tobacco-related diseases and is associated with savings in healthcare expenditures. In considering CTCP's effectiveness, the takeaway message is that it should be viewed as a unified programme rather than a collection of independent interventions. The programme was designed and implemented as one where the parts complement and reinforce each other. Its effectiveness is dependent on its comprehensive strategy rather than any one part of the intervention.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,016 |
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 ».