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Enregistrement W2510817846 · doi:10.1186/s12889-016-3466-2

Smoking on the margins: a comprehensive analysis of a municipal outdoor smoke-free policy

2016· article· en· W2510817846 sur OpenAlexafffundabout
Ann Pederson, Chizimuzo T.C. Okoli, Natalie Hemsing, Renée O’Leary, Amanda T. Wiggins, Wendy Rice, Joan L. Bottorff, Lorraine Greaves

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthB.C. Women's Hospital & Health Centre
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnforcementBiostatisticsPublic healthEquity (law)Environmental healthMedicineHealth policyCompliance (psychology)Political scienceNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study examined the formulation, adoption, and implementation of a ban on smoking in the parks and beaches in Vancouver, Canada. METHODS: Informed by Critical Multiplism, we explored the policy adoption process, support for and compliance with a local bylaw prohibiting smoking in parks and on beaches, experiences with enforcement, and potential health equity issues through a series of qualitative and quantitative studies. RESULTS: Findings suggest that there was unanimous support for the introduction of the bylaw among policy makers, as well as a high degree of positive public support. We observed that smoking initially declined following the ban's implementation, but that smoking practices vary in parks by location. We also found evidence of different levels of enforcement and compliance between settings, and between different populations of park and beach users. CONCLUSIONS: Overall success with the implementation of the bylaw is tempered by potential increases in health inequities because of variable enforcement of the ban; greatest levels of smoking appear to continue to occur in the least advantaged areas of the city. Jurisdictions developing such policies need to consider how to allocate sufficient resources to enhance voluntary compliance and ensure that such bylaws do not contribute to health inequities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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