Softening up on the hardening hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The hardening hypothesis has intuitive and common sense appeal: in jurisdictions that have implemented evidence-based tobacco control policies, the smokers who have a relatively easy time quitting will quit, and as the future unfolds there will be an increasing proportion of remaining smokers who cannot quit and are more resistant to quitting than smokers in the past. In this context, ‘hardening’ is a measure of a group, or population, over time. If a group or population is hardening, it implies that the proportion of smokers who are ‘hard core’ is increasing. ‘Hard core’ was first used in the peer reviewed literature in relation to smokers by Lichtenstein and Keutzer in 1973, in their review of how psychological research could be applied in smoking cessation clinics.1 Following this initial intimation of a hard core smoker, the term popped up again in the late 1980s,2–5 and since then the literature on hard core smokers has grown, although the number of papers that have empirically examined this topic remains limited. The bottom line from the body of evidence to date is that smokers classified as hard core represent only a very small minority of all smokers (in selected high income countries for which data have been available), and that ‘hardening of the target’ is still a long way off. Even analyses focused on the individual level find only a handful of subgroups where there is a suggestion of hardening. Cross-sectional data show that the lower the prevalence of smoking, the lower the average number of cigarettes smoked per day and the lower the percentage of smokers who smoke within 30 min of waking.6 Similarly, …
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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) | 0,001 | 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 ».