‘Both Sides of the Argument’? A critical review of existing evidence on the illicit trade in tobacco products in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The illicit trade in tobacco products (ITTP) is widely recognised as a substantial and complex problem in Canada. However, the independence of available data and quality of analyses remains unknown. Reliable and accurate data on the scale and causes of the problem are needed to inform effective policy responses. METHODS: We searched the scholarly and grey literature using keywords related to ITTP in Canada. We identified 26 studies published in English since 2008 that present original research drawing on primary data. We analysed these studies for their independence from the tobacco industry, methodology, findings and gaps in knowledge. RESULTS: The study finds 42% of the literature reviewed has links to the tobacco industry. These studies provide insufficient methodological detail, present higher estimates of the volume of ITTP and attribute the causes to higher rates of tobacco taxation. The classification of all indigenous tobacco sales as illicit, by both industry linked and independent studies, contributes to overestimates and serves the interests of transnational tobacco companies. There is need for independent and comprehensive data on the ITTP in Canada over time, across population groups and geographies. CONCLUSION: While there is evidence that the ITTP in Canada is a major and complex issue that requires effective tobacco control policies, there is a limited evidence base on which to develop such responses. This review finds industry-linked studies lack independence, employ biased methodologies and serve tobacco industry interests. Independent studies present more rigorous approaches, but primarily focus on youth and the province of Ontario.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».