A Neighborhood Analysis of Underage Tobacco Sales within the Serving Area of a Canadian Public Health Unit
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that the sale of tobacco to minors is illegal in Ontario, youth are still able to purchase tobacco. This study aims to determine the geographic variations of underage tobacco sales at the neighborhood level within the Windsor-Essex County Health Unit. Data were collected on all inspections of tobacco retail stores from 2007 to 2011 in the Windsor-Essex County Health Unit. Data were split into season 1 (September-February) and season 2 (March-August) to assess a possible seasonal effect. Relative risks were calculated for each dissemination area (DA) by modeling the risks in a hierarchical Bayesian fashion, incorporating appropriate random effects terms for both spatially correlated and uncorrelated random errors with adjustments for neighborhood income. The association between violation rate and proximity to a school was assessed through a buffer analysis. Elliptical analysis detected a significant cluster of high risk DAs in season 1 in Windsor (p-value = 0.022) but no significant cluster in season 2. Some DAs exhibited higher relative risks of tobacco sales to minors, however after adjusting the model for neighborhood income no excess risk was observed. The results of the buffer analysis showed that in season 1 there was a significantly higher probability (p-value = 0.045) of tobacco vendors located closer to schools to sell tobacco to minors. This analysis demonstrates the utility of a systematic approach to identifying neighborhoods with higher risks of tobacco sales to minors. The insights provided by this exploratory, ecologic study are valuable for program planning and directing tobacco enforcement efforts to high risk areas.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».