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Enregistrement W2167157013 · doi:10.3390/ijerph110100792

Can Tobacco Control Be Transformative? Reducing Gender Inequity and Tobacco Use among Vulnerable Populations

2014· review· en· W2167157013 sur OpenAlexaff
Lorraine Greaves

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco controlOperationalizationTransformative learningHealth equityHealth promotionPolitical scienceEnvironmental healthEconomic growthPublic healthPsychologyHealth careMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco use and exposure is unequally distributed across populations and countries and among women and men. These trends and patterns reflect and cause gender and economic inequities along with negative health impacts. Despite a commitment to gender analysis in the preamble to Framework Convention on Tobacco Control there is much yet to be done to fully understand how gender operates in tobacco control. Policies, program and research in tobacco control need to not only integrate gender, but rather operationalize gender with the goal of transforming gender and social inequities in the course of tobacco control initiatives. Gender transformative tobacco control goes beyond gender sensitive efforts and challenges policy and program developers to apply gender theory in designing their initiatives, with the goal of changing negative gender and social norms and improving social, economic, health and social indicators along with tobacco reduction. This paper outlines what is needed to progress tobacco control in enhancing the status of gendered and vulnerable groups, with a view to reducing gender and social inequities due to tobacco use and exposure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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