Basic economic gap related to smoking: reconciling tobacco tax receipts and economic costs of smoking-attributable diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco tax rates set by various governments are not based on the idea that tax receipts should cover the costs incurred by smoking. It can be assumed that tobacco tax receipts (TTR) differ from the costs of smoking. The aim is to determine the global basic economic gap (BEG) between TTR and the economic costs of smoking-attributable diseases (ECS). METHODS: BEG is described as the difference between the ECS and TTR. A total of 124 countries representing 94% of global tobacco consumption were included in the research by means of the creation of a database, the adjustment of input data and the identification of their intersection. RESULTS: The global BEG reaches US$1438 billion per year. The global ECS are US$1911 billion per year. The global TTR are US$473 billion per year and compensate for only one quarter of the ECS. Within countries with the highest consumption of cigarettes, especially the USA but also Russia and Germany, the proportion of the ECS covered by the TTR is even lower, although private health expenditures have been taken into account. CONCLUSIONS: Our findings suggest that tobacco taxes would have to be globally increased by more than four times on average in order to cover the ECS or between two and two-and-a-half times if we take private health expenditures into account. The informational pressure concerning health risks associated with smoking aimed at reducing harmful consumption and improving global health can also be supported with these economic facts.
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 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) | 0,001 | 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 ».