Alcohol Control Policies and Alcohol-Related Mortality in Russia: Reply to Razvodovsky and Nemtsov
Notice bibliographique
Résumé
We are happy to have our article (Khaltourina and Korotayev, 2015) reviewed by Prof. Nemtsov, whose work on alcohol-related mortality in Russia greatly improved our understanding of the problem, as well as by Prof. Razvodovsky, whose work provides important insights on alcohol situation in Belarus (Nemtsov and Razvodovsky, 2016). The effect of policy measures on alcohol mortality in Russia is a topic hard to research, because in this country alcohol is regulated predominantly at the national level, unlike in such countries as the USA, Canada and Australia where states and provinces have a mandate to develop their own laws, which allows for cross-sectional analysis of the policy effects. We only have one-time series data set without regional policy variation in Russia. There is also a problem of high unrecorded production and sales. Additionally, not all regulation documents are available for the public. Therefore, in our article, we have qualified our conclusions as interpretations and hypotheses. We are happy to discuss alternative explanations of the alcohol mortality dynamics in Russia, as long as they are well documented and substantiated, with ‘serious scientific proofs’, as Razvodovsky and Nemtsov (2016) call it.
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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 | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».