Alcohol marketing and retailing: Public opinion and recent policy developments in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in alcohol policy in Canada, particularly those pertaining to alcohol marketing and retailing, provide the context for this study of public opinion on alcohol policy topics. Three national surveys were conducted in 1989, 1994 and 2004. Respondents to the telephone interviews were sampled by province to be representative of the population aged 15 and older; numbers ranged from 4658 (2004) to 12,155 (1994). The key variables were gender, age group, province, education, drinking pattern and frequency of heavy drinking. Ten questions about alcohol policy were included in the analysis, but not all questions were asked in all 3 years. The logistic regression models contained a year effect, independent variable effect, and a year‐by‐independent variable effect. There was considerable variation in support across policy topics, the rank order being similar from year to year. There was somewhat less support for those items, e.g. higher taxes or fewer outlets, considered to be effective by evaluation studies. A major finding was a decline in support over time. Women, older respondents, and lighter drinkers and abstainers were more likely to be supportive of alcohol control policies. The analyses also revealed interaction between provinces and rate of change in declining support. The authors hypothesize that intensive marketing and retailing of alcohol may be important factors in declining public support. Declining support for alcohol policy is expected to have implications for controlling damage and costs related to increasing alcohol consumption.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».