Assessing contraband tobacco in two jurisdictions: a direct collection of cigarette butts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sale of contraband tobacco allows for tobacco tax evasion, which can undermine the effectiveness of tobacco tax policies in reducing the number of smokers. Estimates of the proportion of contraband vary widely as do the methods used to measure the proportion of contraband being smoked. The purpose of this study is to determine the proportion of contraband use in two different jurisdictions. METHODS: A cross-sectional direct collection of cigarette butts was conducted in Peel and Brantford, Ontario, Canada in 2013 and 2014, respectively. Cigarette butts were collected from a variety of locations within both regions. Cigarette butts were assessed and classified into one of the following categories: contraband, legal Canadian, legal Native, International, unknown, and discards. RESULTS: The overall proportion of contraband cigarettes in Peel was 5.3 %, ranging from 2.8 to 8.6 % by location. In Brantford, the proportion of contraband was 33.0 %, with a range from 32.8 to 33.1 % by location. CONCLUSIONS: The direct collection of cigarette butts was determined to be a feasible method for a local public health unit in determining the proportion of contraband cigarettes. This approach showed that Brantford has a higher proportion of contraband consumption compared to Peel, which may be due to geographic location and proximity to the United States (US)-Canada border and Native Reserves. More research is needed to confirm this geographic association with other jurisdictions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».