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Enregistrement W3044797362 · doi:10.1111/1753-6405.12994

Do alcohol price control measures adequately consider the health of very remote Australians?: Minimum Unit Price in the Northern Territory

2020· article· en· W3044797362 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Clifford, James A. Smith, Elizabeth Adamson, Tessa Wallace

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit priceUnit (ring theory)Control (management)Environmental healthPsychologyEconomicsMedicineMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol is one of the leading preventable causes of death and disability worldwide1 and its harmful use is especially problematic within the Northern Territory, Australia. Alcohol-related harms may be categorised as either lifetime harms, which can include chronic liver disease, diabetes, heart attack and cancer; or single occasion harms, which can include assault, suicide and self-inflicted injuries, and road traffic injuries.2 Both lifetime and single occasion harms are disproportionately noted among those living in very remote locations; according to the Australian Statistical Geography Standard (ASGS) Remoteness Structure, Darwin is outer regional, Katherine and Alice Springs are remote, and the rest of the Northern Territory is very remote. Of those living in both outer regional and very remote Northern Territory locations, 29% drink at levels that place them at risk of lifetime harm, and 43% of individuals living in very remote Northern Territory drink at levels that place them at significant risk of harm on a single occasion at least monthly.3 As a comparison, in the major cities of Victoria, Australian Capital Territory, South Australia and New South Wales, only 14–15% of people drink at levels that put them at risk of lifetime harm, and 22.5–24% drink at levels that place them at risk of harm on a single occasion.3 Recent estimates indicate that harm caused by alcohol-related incidents costs the Northern Territory approximately $1.38 billion a year.4 One of the most effective policy responses is price control, with strong evidence to suggest consumption decreases as price increases.5 There are two major forms of alcohol excise taxes: ad valorem, which is a percentage of the price prior to sale tax; and specific tax, which is a predefined sum per unit of alcohol (also called volumetric tax).6 Minimum Unit Price (MUP) is another economic measure, which involves setting a minimum price at which alcohol can be sold. Evidence from Canada and the UK suggests that an MUP is likely to reduce consumption and related morbidity and mortality7 as a complementary strategy to taxation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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