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Enregistrement W2887317823 · doi:10.3390/ijerph15081744

Vape Club: Exploring Non-Profit Regulatory Models for the Supply of Vaporised Nicotine Products

2018· article· en· W2887317823 sur OpenAlexaboutno aff
Coral Gartner, Marilyn Bromberg, Tanya Musgrove, Kathy Luong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésLegislationClubBusinessCannabisHarmGovernment (linguistics)Environmental healthMedicinePublic economicsPolitical scienceEconomicsLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vaporised nicotine products (VNPs) that are not approved as therapeutic goods are banned in some countries, including Australia, Singapore, and Thailand. We reviewed two non-profit regulatory options, private clubs and the Australian Therapeutic Goods Administration Special Access Scheme (SAS) that have been applied to other controlled substances (such as cannabis) as a potential model for regulating VNPs as an alternative to prohibition. The legal status of private cannabis clubs varies between the United States, Canada, Belgium, Spain, and Uruguay. Legal frameworks exist for cannabis clubs in some countries, but most operate in a legal grey area. Kava social clubs existed in the Northern Territory, Australia, until the federal government banned importation of kava. Access to medical cannabis in Australia is allowed as an unapproved therapeutic good via the SAS. In Australia, the SAS Category C appears to be the most feasible option to widen access to VNPs, but it may have limited acceptability to vapers and smokers. The private club model would require new legislation but could be potentially more acceptable if clubs were permitted to operate outside a medical framework. Consumer and regulator support for these models is currently unknown. Without similar restrictions applied to smoked tobacco products, these models may have only a limited impact on smoking prevalence. Further research could explore whether these models could be options for regulating smoked tobacco products.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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