Cigarettes sold in China: design, emissions and metals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: China is the home to the world's largest cigarette maker, China National Tobacco Company (CNTC), yet little is known publicly about the design and emissions of Chinese cigarettes. CNTC is currently in the process of consolidating its brands and has ambitions to export its cigarettes. Machine-measured tar yields of many of its cigarette brands have also been reduced, similar to what occurred in Western countries from the 1970s through the 1990s with so-called 'low-tar' cigarettes introduced to address consumer concerns about health risks from smoking. METHOD: The current study examines the design and physical characteristics, labelled smoke emissions and tobacco metals content of leading brands of Chinese cigarettes from seven cities purchased in 2005-6 and in 2007. RESULTS: Findings suggest that similar to most countries, tar levels of Chinese cigarettes are predicted primarily by tobacco weight and filter ventilation. Ventilation explained approximately 50% of variation observed in tar and 60% variation in carbon monoxide yields. We found little significant change in key design features of cigarettes purchased in both rounds. We observed significant levels of various metals, averaging 0.82 μg/g arsenic (range 0.3-3.3), 3.21 μg/g cadmium (range 2.0-5.4) and 2.65 μg/g lead (range 1.2-6.5) in a subsample of 13 brands in 2005-6, substantially higher than contemporary Canadian products. CONCLUSION: Results suggest that cigarettes in China increasingly resemble those sold in Western countries, but with tobacco containing higher levels of heavy metals. As CNTC looks to export its product around the world, independent surveillance of tobacco product characteristics, including tobacco blend characteristics, will become increasingly important.
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 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 | 0,000 | 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 ».