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Enregistrement W2498699644 · doi:10.26719/2016.22.4.237

The operation, products and promotion of waterpipe businesses in New York City, Abu Dhabi an Dubai

2016· article· en· W2498699644 sur OpenAlexfundno aff
Paul J. Joudrey, Karen Jasie, Lyubomyr Pykalo, Susan Singer, Mary Beth Woodin, Scott E. Sherman

Notice bibliographique

RevueEastern Mediterranean Health Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésAbu dhabiPromotion (chess)BusinessAdvertisingSocial mediaMarketingGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the customers, operations, products and advertising of these businesses to explore the unique policy challenges created by the suppliers of waterpipes.We completed a cross-sectional survey consisting of structured site observations and in-person interviews of businesses in New York City, Abu Dhabi and Dubai identified using Google, Yelp, Timeout Dubai and Timeout Abu Dhabi and neighbourhood visits in 2014.Regular customers made up 59% of customers.Franchises or chains were 28% of businesses.Waterpipes made up 39% of sales with 87% of businesses offering food within their menu.Flavoured tobacco made up 94% of sales.Discounts were offered by 47% of businesses and 94% of businesses used advertising, often through social media.The market consists of largely independent businesses, with a large regular customer base, frequently offering diversified services beyond waterpipes.These businesses advertise using both traditional and social media.The economics of waterpipe businesses is very different from the economics of cigarettes, and unique regulatory strategies are needed to control this epidemic.‫وديب‬ ‫ظبي‬ ‫وأبو‬ ‫نيويورك‬ ‫يف‬ ‫(النارجيلة)‬ ‫الشيشة‬ ‫لرشكات‬ ‫والرتويج‬ ‫واملنتجات‬ ‫التشغيل‬ ‫شريمان‬ ‫سكوت‬ ‫وودن،‬ ‫بيث‬ ‫مريي‬ ‫سنيغر،‬ ‫سوزان‬ ‫بيكالو،‬ ‫ليوبومري‬ ‫جييس،‬ ‫كارين‬ ‫جودري،‬ ‫بول‬ ‫ـات‬ ‫السياسـ‬ ‫ـه‬ ‫تواجـ‬ ‫ـي‬ ‫التـ‬ ‫ـدة‬ ‫الفريـ‬ ‫ـات‬ ‫التحديـ‬ ‫ـاف‬ ‫الستكشـ‬ ‫ـا‬ ‫وإعالناهتـ‬ ‫ـا‬ ‫َجاهتـ‬ ‫ومنت‬ ‫ـتثامراهتا‬ ‫واسـ‬ ‫ـركات‬ ‫الـ‬ ‫ـذه‬ ‫هـ‬ ‫ـالء‬ ‫عمـ‬ ‫ـم‬ ‫بتقييـ‬ ‫ـا‬ ‫قمنـ‬ ‫ـد‬ ‫لقـ‬ ‫ـة:‬ ‫اخلالصـ‬ ‫ـي‬ ‫ظبـ‬ ‫وأبو‬ ‫ـورك‬ ‫نيويـ‬ ‫ـدن‬ ‫مـ‬ ‫يف‬ ‫رشكات‬ ‫ـع‬ ‫ملواقـ‬

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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