Desarrollos recientes sobre el consumo global de alcohol y consumos de alto riesgo: argumentos a favor de las intervenciones efectivas a nivel de población en Canadá Recent Developments in Overall Alcohol Consumption and High Risk Drinking: A Case for Effective Population Level Interventions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence of extensive damage from alcohol to chronic disease, trauma, social problems and high economic costs. In a number of countries there has been an increase in consumption and/or high risk drinking in recent years. However, it appears that in many context alcohol management is not yet of high priority. Canada has experienced several developments in recent years: a gradual increase in overall consumption, an increase in high risk drinking, more extensive marketing and promotion of alcoholic beverages, and easier access to alcohol. Survey data for Canada, and for Ontario, the most populous province, indicate that the proportion drinking 5+ per occasion has increased since the mid-1990s. Overall, alcoholrelated harm has been conservatively estimated to contribute to $14 billion to social costs using 2002 Canadian data. There are a national and several provincial-level alcohol strategies designed to reducing alcohol-related problems, but they are at the proposal, not full-scale implementation, stage. In order to generate effective, efficient and decisive action and reduce overall harm, several recommendations are highlighted: an increase in alcohol pricing/taxation, a ceiling on further access via controls on outlet density and hours of sale, a rejuvenation of the control functions of liquor boards, and the resources to effectively implementation these measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».