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Enregistrement W2757596032 · doi:10.1080/10826084.2017.1349798

Can a Label Help me Drink in Moderation? A Review of the Evidence on Standard Drink Labelling

2017· review· en· W2757596032 sur OpenAlexaff
Ashley Wettlaufer

Notice bibliographique

RevueSubstance Use & Misuse · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and AddictionCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionMedicineSystematic reviewReferralGrey literatureModerationPsychologyEnvironmental healthMEDLINESocial psychologyPsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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