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Enregistrement W2256226605 · doi:10.1057/jors.2015.99

Systems simulation model for assessing the sustainability and synergistic impacts of sugar-sweetened beverages tax and revenue recycling on childhood obesity prevention

2015· article· en· W2256226605 sur OpenAlexaff
Shiyong Liu, Nathaniel Osgood, Qi Gao, Hong Xue, Youfa Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of the Operational Research Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesOffice of Behavioral and Social Sciences ResearchU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSustainabilityPsychological interventionPublic economicsRevenueChildhood obesityTax revenueBusinessEnvironmental economicsEconomicsObesityOverweightMedicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have witnessed prominent calls to tax sugar-sweetened beverages (SSB) to prevent obesity in the United States. Despite efforts to evaluate this proposed policy, limited data and no framework exist for evaluating long-term, dynamic, cumulative health impacts of taxing SSBs while recycling revenue to support related interventions. Systems simulation models offer an important new lens for evaluating policy interventions, but such models have traditionally under-conceptualized key implementation science concerns, such as sustainability, revenue recycling, and bringing interventions to scale. Using a system dynamics model representing implementation dynamics, this study contributes a simulation model to inform policymakers’ understanding of how allocating revenue collected by SSB taxation across sustainable implementation strategies might maximize benefits of such taxation for childhood obesity prevention.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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