Russia’s National Concept to Reduce Alcohol Abuse and Alcohol-Dependence in the Population 2010–2020: Which Policy Targets Have Been Achieved?
Notice bibliographique
Résumé
In the 2000s, Russia was globally one of the top 5 countries with the highest levels of alcohol per capita consumption and prevailing risky patterns of drinking, i.e., high intake per occasion, high proportion of people drinking to intoxication, and high frequency of situations where alcohol is consumed and tolerated. In 2009, in response to these challenges, the Russian government formed the Federal Service for Alcohol Market Regulation and published a national strategy concept to reduce alcohol abuse and alcohol-dependence at the population level for the period 2010-2020. The objectives of the present contribution are to analyze the evidence base of the core components of the concept and to provide a comprehensive evaluation framework of measures implemented (process evaluation) and the achievement of the formulated targets (effect evaluation). Most of the concept's measures were found to be evidence-based and aligned with eight out of 10 areas of the World Health Organization (WHO) policy portfolio. Out of the 14 tasks, 7 were rated as achieved, and 7 as partly achieved. Ten years after the concept's adoption, alcohol consumption seems to have declined by about a third and alcohol is conceptualized as a broad risk factor for the population's health in Russia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».