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Enregistrement W2887125168 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2018-054508

Commercial tobacco and indigenous peoples: a stock take on Framework Convention on Tobacco Control progress

2018· review· en· W2887125168 sur OpenAlexafffundabout
Raglan Maddox, Andrew Waa, Kelley Lee, Patricia Nez Henderson, Genevieve Blais, Jeff Reading, Raymond Lovett

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalProvidence Health CareSimon Fraser UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésIndigenousTobacco controlConventionTobacco industryPsychological interventionHarmPolitical scienceEnvironmental healthPublic healthMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The health status and needs of indigenous populations of Australia, Canada and New Zealand are often compared because of the shared experience of colonisation. One enduring impact has been a disproportionately high rate of commercial tobacco use compared with non-indigenous populations. All three countries have ratified the WHO Framework Convention on Tobacco Control (FCTC), which acknowledges the harm caused to indigenous peoples by tobacco. AIM AND OBJECTIVES: We evaluated and compared reporting on FCTC progress related to indigenous peoples by Australia, Canada and New Zealand as States Parties. The critiqued data included disparities in smoking prevalence between indigenous and non-indigenous peoples; extent of indigenous participation in tobacco control development, implementation and evaluation; and what indigenous commercial tobacco reduction interventions were delivered and evaluated. DATA SOURCES: We searched FCTC: (1) Global Progress Reports for information regarding indigenous peoples in Australia, Canada and New Zealand; and (2) country-specific reports from Australia, Canada and New Zealand between 2007 and 2016. STUDY SELECTION: Two of the authors independently reviewed the FCTC Global and respective Country Reports, identifying where indigenous search terms appeared. DATA EXTRACTION: All data associated with the identified search terms were extracted, and content analysis was applied. RESULTS: It is difficult to determine if or what progress has been made to reduce commercial tobacco use by the three States Parties as part of their commitments under FCTC reporting systems. There is some evidence that progress is being made towards reducing indigenous commercial tobacco use, including the implementation of indigenous-focused initiatives. However, there are significant gaps and inconsistencies in reporting. Strengthening FCTC reporting instruments to include standardised indigenous-specific data will help to realise the FCTC Guiding Principles by holding States Parties to account and building momentum for reducing the high prevalence of commercial tobacco use among indigenous peoples.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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