Evaluating Alcohol Industry Action to Reduce the Harmful Use of Alcohol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For the year 2013, it is estimated that alcohol was the world's sixth leading risk factor for disability-adjusted life years (DALYs), after high blood pressure, smoking, high body mass index, childhood undernutrition and high fasting plasma glucose (GBD 2013 Risk Factors Collaborators, 2015). The numbers of age-standardized alcohol-attributable deaths and DALYs were 11.1 and 13.6% higher in 2013 than in 1990, respectively. Reduction in alcohol consumption is essential to achieve global targets of reducing deaths from non-communicable diseases by 25% between 2010 and 2025 (Kontis et al. , 2014), and WHO has set a target of reducing the harmful use of alcohol by 10% between 2010 and 2025 (WHO, 2014a,b), largely operationalized by measuring levels of per capita adult alcohol consumption. The evidence base for effective measures to reduce alcohol consumption is robust (see Anderson et al. , 2009, 2012, 2013). It has been pointed out that improvements in alcohol-related health cannot be done by ministries of health alone, but require whole of government and whole of society approaches (see World Health Organization (WHO) publications: Kickbusch and Gleicher, 2012; Kickbusch and Behrendt, 2013), including action by the alcohol industry (OECD, 2015). Indeed, WHO's Global Strategy to reduce the harmful use of alcohol (WHO, 2010) states: ‘(p. 20) Economic operators in alcohol production and trade are important players in their role as developers, producers, distributors, marketers and sellers of alcoholic beverages. They are especially encouraged to consider effective ways to prevent and reduce harmful use of alcohol within their core roles mentioned above, including self-regulatory actions and initiatives.’ On 9 December 2015, AB InBev, the world's largest producer of beer, and soon likely to become even larger (Collin et al. , 2015), launched its four ‘drinking goals’ 2015–2025, aiming to reduce the harmful use of …
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle