Classifying Alcohol Control Policies with Respect to Expected Changes in Consumption and Alcohol-Attributable Harm: The Example of Lithuania, 2000–2019
Notice bibliographique
Résumé
Due to the high levels of alcohol use, alcohol-attributable mortality and burden of disease, and detrimental drinking patterns, Lithuania implemented a series of alcohol control policies within a relatively short period of time, between 2008 and 2019. Based on their expected impact on alcohol consumption and alcohol-attributable harm, as well as their target population, these policies have been classified using a set of objective criteria and expert opinion. The classification criteria included: positive vs. negative outcomes, mainly immediate vs. delayed outcomes, and general population vs. specific group outcomes. The judgement of the alcohol policy experts converged on the objective criteria, and, as a result, two tiers of intervention were identified: Tier 1-highly effective general population interventions with an anticipated immediate impact; Tier 2-other interventions aimed at the general population. In addition, interventions directed at specific populations were identified. This adaptable methodological approach to alcohol control policy classification is intended to provide guidance and support for the evaluation of alcohol policies elsewhere, to lay the foundation for the critical assessment of the policies to improve health and increase life expectancy, and to reduce crime and violence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».