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Enregistrement W2913206286 · doi:10.1177/1203475418825114

A Qualitative Analysis of Canadian Indoor Tanning Policies

2019· article· en· W2913206286 sur OpenAlexaffabout
Pavandeep Gill, Sunil Kalia

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthMedicineSunbathingSignageSkin cancerInternational agencyAgency (philosophy)PopulationBusinessAdvertisingCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The International Agency for Research on Cancer classifies artificial tanning devices as Group 1 human carcinogens. Studies have shown that use of indoor tanning before age 35 can increase the risk of melanoma development by 75%. It has therefore been recommended that indoor tanning use be restricted in individuals younger than age 18. OBJECTIVES: This study aims to review the state of provincial indoor tanning policies, especially in regards to use by youth across Canada, and what strategies are being implemented to enforce them. METHODS: Focused interviews were conducted with representatives from the provincial Ministries of Health across Canada in May and June 2014. Follow-up interviews were performed between February and May 2017. RESULTS: As of January 2018, regulations are in effect in all Canadian provinces restricting indoor tanning by minors and requiring display of signage warning of the risks of indoor tanning by salons. However, there are discrepancies among the provinces on how and if tanning salons are monitored and how and if these regulations are enforced. CONCLUSIONS: While implementing youth bans on indoor tanning is a promising start, all Canadian provinces need to ensure that efforts are being undertaken to ensure compliance with these policies to effectively combat the rising incidence of skin cancer among the Canadian population.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0220,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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