The Conceptual Model and Methods of Wave 1 ( 2016 ) of the EUREST-PLUS ITC 6 European Countries Survey
Notice bibliographique
Résumé
Population-level interventions represent the only real approach for combatting the tobacco epidemic. There is thus great importance in conducting rigorous evaluation studies of tobacco control policies and regulations such as those arising from the WHO Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) and the European Union's 2014 Tobacco Products Directive (TPD). The ITC 6 European Countries Survey, a component of the Horizon 2020 Project entitled European Regulatory Science on Tobacco: Policy Implementation to Reduce Lung Disease (EUREST-PLUS), was created to evaluate and impact of the TPD in six EU Member States: Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania, and Spain. In each country, a cohort survey of a representative national sample of 1000 smokers was conducted. This paper describes the conceptual model, methodology, and initial survey statistics of Wave 1 of the ITC 6E Survey, which was conducted June-September 2016. The ITC 6E Survey's conceptual model, methodology, and survey instrument, were based on the broader 29-country ITC Project cohort studies, which have been conducted since 2002. The commonality of methods and measures allow a strong potential for cross-country comparisons between the 6 EU countries of the ITC 6E Project and 3 other EU countries (England, France, The Netherlands) in the ITC Project, as well as the broader set of ITC countries outside the EU.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».