Effective policy tools for tobacco control: Canadian public health practitioners’ perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study canvased perspectives from public health practitioners who work in tobacco control in Canada to determine which policy tools or instruments – regulation, moral suasion, or taxation – or policy tool mixes are perceived to be the most effective in combatting tobacco consumption. Email interviews of public health practitioners (n = 11) were administered and thematically coded both deductively and inductively, as they possess a deeper, practical understanding of the nuances and feasibility of tobacco policy tool use. Four themes emerged: (1) No policy tool is perfect; (2) There is no standard measure of effectiveness; (3) Limitations in power to impact policy and technical knowledge exist, and; (4) The need for additional efforts with attention to cessation. The policy tools perceived as most effective were taxation, due to the focus on increased price, and regulation, due to the focus on restrictions on where smoking can take place. The findings suggest there is no standard for “effective” tobacco control policy and raise questions about how different public health practitioners determine what is effective, highlighting a need to determine indicators of effectiveness before inception of policy. Respondents tended to discuss limitations in power to impact policy and in their knowledge of evidence for policy tool effectiveness. Therefore, interventions that focus on knowledge translation may improve policy design and outcomes. There was a strong view that tobacco cessation work is incomplete.
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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 | 0,008 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle