Cross‐country comparison of proportion of alcohol consumed in harmful drinking occasions using the International Alcohol Control Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: This study examines the proportion of alcohol markets consumed in harmful drinking occasions in a range of high-, middle-income countries and assesses the implications of these findings for conflict of interest between alcohol producers and public health and the appropriate role of the alcohol industry in alcohol policy space. DESIGN AND METHODS: Cross-sectional surveys were conducted in 10 countries as part of the International Alcohol Control study. Alcohol consumption was measured using location- and beverage-specific measures. A level of consumption defined as harmful use of alcohol was chosen and the proportion of the total market consumed in these drinking occasions was calculated for both commercial and informal alcohol. RESULTS: In all countries, sizeable proportions of the alcohol market were consumed during harmful drinking occasions. In general, a higher proportion of alcohol was consumed in harmful drinking occasions by respondents in the middle-income countries than respondents in the high-income countries. The proportion of informal alcohol consumed in harmful drinking occasions was lower than commercial alcohol. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Informal alcohol is less likely to be consumed in harmful drinking occasions compared with commercial alcohol. The proportion of commercial alcohol consumed in harmful drinking occasions in a range of alcohol markets shows the reliance of the transnational alcohol corporations on harmful alcohol use. This reliance underpins industry lobbying against effective policy and support for ineffective approaches. The conflict of interest between the alcohol industry and public health requires their exclusion from the alcohol policy space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».