Can a Label Help me Drink in Moderation? A Review of the Evidence on Standard Drink Labelling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Understanding the concept of a standard drink (SD) is foundational knowledge to many public health policies aimed at reducing alcohol-related harms. These policies include adhering to low-risk drinking guidelines, screening brief intervention and referral activities, and counter alcohol-impaired driving initiatives. A lack of awareness of SDs might preclude the effectiveness of these interventions. A systematic review was conducted to review the evidence about how effective alcohol labels are in communicating SD information to the consumer. METHODS: A systematic review was conducted to identify peer-reviewed articles and grey literature from relevant indexes from January 1990 to January 2016. Additionally, policy makers and researchers in countries where standard drink labels (SDLs) have been implemented were consulted to help identify relevant literature. The search strategy was focused on the impact of SDLs relative to a range of outcomes, including awareness of SDs, pouring behaviors, and consumption patterns. RESULTS: Eleven records were eligible for inclusion. The evidence suggests that knowledge of the definition of an SD is low. However, SDLs can help individuals more accurately identify and pour an SD. SDLs need to be supported by educational initiatives to help the consumer understand the SD information provided on the beverage container. To date, there has been no comprehensive evaluation of the impact of SDLs. CONCLUSIONS: SDLs have the potential to increase awareness of SDs and facilitate the monitoring of personal alcohol consumption in the context of a comprehensive alcohol strategy. However, their impact on drinking behaviors requires further exploration, especially among high-risk populations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle