Study protocol of EUREST-PLUS - European Regulatory Science on Tobacco: Policy Implementation to Reduce Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to mitigate the devastation of tobacco-attributable morbidity and mortality in the European Union (EU) are founded on its newly adopted Tobacco Products Directive (TPD) along with the first-ever health treaty, the WHO Framework Convention on Tobacco Control (FCTC).The aim of this Horizon 2020 Project entitled European Regulatory Science on Tobacco: Policy Implementation to Reduce Lung Disease (EUREST-PLUS) is to monitor and evaluate the impact of the implementation of the TPD across the EU, within the context of WHO FCTC ratification.To address this aim, EUREST-PLUS consists of four objectives: 1) To create a cohort study of 6000 adult smokers in six EU MS (Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania, Spain) within a pre-TID vs post-TPD implementation study design; 2) To conduct secondary dataset analyses of the Special Eurobarometer on Tobacco Survey (SETS); 3) To document changes in e-cigarette product parameters (technical design, labelling/packaging and chemical composition) pre-TID vs post-TPD; and 4) To enhance innovative joint research collaborations on chronic non-communicable diseases.Through this methodological approach, EUREST-PLUS is designed to generate strong inferences about the effectiveness of tobacco control policies, as well as to elucidate the mechanisms and factors by which policy implementation translates to population impact.Findings from EUREST-PLUS have potential global implications for the implementation of innovative tobacco control policies and its impact on the prevention of lung diseases.
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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 | 0,053 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,030 |
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 ».