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Enregistrement W2414806198 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2015-052873

Blowing smoke: the history of tobacco-specific nitrosamines in Canadian tobacco

2016· article· en· W2414806198 sur OpenAlexaffabout
Neil Collishaw

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensPhysicians for a Smoke-Free Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeTobacco controltar (computing)Secondhand smokeTobacco smokeCuring (chemistry)BusinessEnvironmental healthMedicineChemistryPublic healthWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To demonstrate how changes in tobacco flue-curing practices in the 20th century increased levels of tobacco-specific nitrosamines (TSNAs) in tobacco smoke. METHODS: Previously undisclosed documents and testimony made public as a result of a class action trial against tobacco companies in Montreal, Canada, were reviewed for information on TSNAs and tobacco curing practices. These were combined with other pertinent documents to form the basis for a comprehensive historical review of TSNAs and tobacco curing practices. RESULTS: In the 1960s and 1970s, a change was made from indirect heating to direct heating for flue-curing tobacco that resulted in an increase in the TSNA-to-tar ratio in flue-cured tobacco. This occurred in both Canada and the USA. When this change was made, tobacco companies did not monitor for increased levels of TSNAs and did not study possible adverse effects on human health. As a result, smokers were unknowingly exposed to unnecessarily high levels of TSNAs for 30-40 years. In recent years, tobacco companies have changed curing practices back to indirect heating, thus returning the TSNA-to-tar ratios in tobacco smoke to their previously low levels. CONCLUSIONS: In view of this information brought to light in this paper, any claims by tobacco companies that they were acting prudently by lowering TSNA levels are unwarranted. They fail to acknowledge that it was their actions that raised TSNA levels in the first place about half a century ago.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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