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Enregistrement W2994382150 · doi:10.1016/j.drugpo.2019.102612

Contraband Cigarette Purchasing from First Nation reserves in Ontario and Quebec: Findings from the 2002–2014 ITC Canada Survey

2019· article· en· W2994382150 sur OpenAlexafffundabout
Pete Driezen, G. Emmanuel Guindon, David Hammond, Mary E. Thompson, Anne C K Quah, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensHamilton Health SciencesImpactOntario Institute for Cancer ResearchMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceOntario Ministry of Health and Long-Term CareNational Cancer InstituteOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Tobacco Control Research Initiative
Mots-clésPurchasingGeographyEnvironmental healthPolitical scienceBusinessMarketingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Backround: The availability of contraband cigarettes provides incentives for price-sensitive smokers to reduce their monetary costs of smoking. The objectives of this study were to examine whether Canadian smokers' geographic proximity to First Nations reserves and attempts to quit smoking influenced the likelihood of purchasing lower-cost cigarettes from reserves. METHODS: Data were from the International Tobacco Control (ITC) Canada Survey, a prospective survey of Canadian adult smokers conducted from 2002 to 2014 using telephone and online interviewing methods. Analysis was restricted to smokers from Ontario (n=2105) and Quebec (n=1427) participating in at least one survey wave. Smokers' postal codes were used to calculate distance to the nearest reserve. Weighted logistic generalised estimating equations (GEE) regression examined the linear relationship between distance and the log odds of last purchasing cigarettes on reserve in each province. GEE models also examined the relationship between past-year quit attempts and the log odds of on-reserve purchasing. RESULTS: Controlling for other factors, from 2002-2014, smokers from Ontario who lived 10 km closer to reserves than otherwise similar smokers had significantly higher odds of last purchasing on reserve (OR ranged from 1.16 to 1.65). Distance had little effect on smokers' purchasing behaviours in Quebec. Moreover, in Ontario, for every 10 km increase in distance, smokers who did not try to quit had significantly greater odds of purchasing from a reserve than smokers who tried to quit (p=0.002). CONCLUSION: In order for tobacco taxation policies to achieve their maximal benefit, governments must limit potential sources of lower-cost cigarettes. Collaborative governance arrangements can ensure tobacco products sold on reserve to non-Indigenous people are appropriately taxed while allowing First Nations communities to keep the revenue generated by such taxes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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