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Enregistrement W2152992596 · doi:10.1136/tc.2010.039735

Tobacco and poverty: evidence from Vietnam

2011· review· en· W2152992596 sur OpenAlexaff
Debra Efroymson, Hoang Anh Pham, Lori Jones, Sian Fitzgerald, Le Thi Thu, Lê Thị Thu Hiền

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensPierre Elliott Trudeau Foundation
Organismes subventionnairesInternational Union Against Tuberculosis and Lung Disease
Mots-clésRibonucleotide reductaseCisplatinDNA repairERCC1DNA damageNucleotide excision repairHomologous recombinationCell cycleDNA replicationGene knockdownRAD51Molecular biologyChemistrySister chromatidsBiologyProtein subunitDNACellBiochemistryGeneticsApoptosisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review examined existing evidence to investigate the link between tobacco and poverty in Vietnam, to assess the impact of tobacco control policies on employment related to tobacco consumption and to identify information gaps that require further research for the purposes of advocating stronger tobacco control policies. A Medline, PubMed and Google Scholar search identified studies addressing the tobacco and poverty association in Vietnam using extensive criteria. In all, 22 articles related either to tobacco and health or economics, or to the potential impact of tobacco control policies, were identified from titles, abstracts or the full text. 28 additional publications were identified by other means. PHA, LTT and LTTH reviewed the publications and prepared the initial literature review. There is extensive evidence that tobacco use contributes to poverty and inequality in Vietnam and that tobacco control policies would not have a negative impact on overall employment. Tobacco use wastes household and national financial resources and widens social inequality. The implementation and enforcement of a range of tobacco control measures could prove beneficial not only to improve public health but also to alleviate poverty.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,264 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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