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Enregistrement W2160469693 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2012-050567

Analysing compliance of cigarette packaging with the FCTC and national legislation in eight former Soviet countries

2012· article· en· W2160469693 sur OpenAlexaff
Hassan Mir, Bayard Roberts, Erica Richardson, Clara K Chow, Martin McKee

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationCompliance (psychology)Packaging and labelingEnvironmental healthBusinessMedicinePolitical scienceLawPsychologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To analyse compliance of cigarette packets with the Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) and national legislation and the policy actions that are required in eight former Soviet Union countries. METHODS: We obtained cigarette packets of each of the 10 most smoked cigarette brands in Armenia, Azerbaijan, Belarus, Georgia, Kazakhstan, Moldova, Russia and Ukraine. The packets were then analysed using a standardised data collection instrument. The analysis included the placing, size and content of health warning labels and deceptive labels (eg, 'Lights'). Findings were assessed for compliance with the FCTC and national legislation. RESULTS: Health warnings were on all packets from all countries and met the FCTC minimum recommendations on size and position except Azerbaijan and Georgia. All countries used a variety of warnings except Azerbaijan. No country had pictorial health warnings, despite them being mandatory in Georgia and Moldova. All of the countries had deceptive labels despite being banned in all countries except Russia and Azerbaijan where still no such legislation exists. CONCLUSIONS: Despite progress in the use of health warning messages, gaps still remain-particularly with the use of deceptive labels. Stronger surveillance and enforcement mechanisms are required to improve compliance with the FCTC and national legislation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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