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Enregistrement W2505559391 · doi:10.1186/s12889-016-3229-0

Assessing contraband tobacco in two jurisdictions: a direct collection of cigarette butts

2016· article· en· W2505559391 sur OpenAlexaffabout
Julie Stratton, Samantha Shiplo, Megan Ward, Alexey Babayan, Adam Stevens, Sarah Edwards

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensBrantford Energy (Canada)Regional Municipality of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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