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Enregistrement W2982035430 · doi:10.29392/joghr.3.e2019055

Building capacity for applied research to reduce tobacco-related harm in low- and middle-income countries: the Tobacco Control Capacity Programme (TCCP)

2019· article· en· W2982035430 sur OpenAlexfundno aff
Fiona Dobbie, Noreen Dadirai Mdege, Fiona Davidson, Kamran Siddiqi, Jeff Collin, Rumana Huque, Ellis Owusu‐Dabo, Corné van Walbeek, Linda Bauld

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilGlobal Challenges Research FundAfrican Capacity Building FoundationUniversity of StirlingPan American Health OrganizationInternational Development Research CentreCancer Research UKBloomberg PhilanthropiesUK Research and InnovationMcMaster UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésTobacco controlTobacco industryCapacity buildingHarmBusinessRevenueLow and middle income countriesMedicineEconomic growthEnvironmental healthDeveloping countryPolitical sciencePublic healthEconomicsNursingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco use is the leading cause of preventable deaths in the world. By 2030, more than 80% of these tobacco-related deaths will occur in low- and middle-income countries (LMICs). The aim of the Tobacco Control Capacity Programme (TCCP) therefore, is to reduce tobacco-related mortality and morbidity by building research capacity in LMICs. METHODS: A consortium of fifteen partner organisations across eight countries (Bangladesh, Ethiopia, Ghana, India, South Africa, the Gambia, Uganda and the UK) will offer extensive research methods and leadership training opportunities to conduct high quality research projects on policy and practice and establish strong research partnerships. An example of one such study using a mixed method design to investigate tobacco industry interference in Uganda is presented. RESULTS: The TCCP programme will produce research that can inform policies and practice within countries to prevent or reduce tobacco use. By conducting research in three key areas (tobacco taxation, reducing illicit trade, and addressing tobacco industry interference, as well as other local priorities) the programme will help to reduce tobacco disease and death and also generate revenue for governments through taxation which aids other development priorities. While conducting research in LMICs on these themes TCCP will provide evidence to support better implementation of the Framework Convention for Tobacco Controls (FCTC), which will result in reductions in tobacco-related mortality and morbidity and also help generate revenue for governments through taxation which aids other development priorities. CONCLUSION: The TCCP programme will create a cohort of skilled early-career researchers and research leaders who will build cohesive and successful research teams in LMICs. It will also create several collaborative networks of researchers, policy-makers and advocates to co-produce context-specific research on tobacco control and its translation into policy. This will advance implementation science in LMICs and improve population health. By generating context-specific evidence, the TCCP will support advocacy efforts to shift attitudes within communities and governments towards a stronger tobacco control. Policy makers will be assisted by the evidence generated in this programme to challenge aggressive tobacco industry tactics and implement effective tobacco control.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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