MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136620476 · doi:10.3917/spub.205.0473

Stigmatisation et santé publique : le côté obscur des interventions anti-tabac

2021· article· fr· W3136620476 sur OpenAlexaff
Sébastien Saetta, Joëlle Kivits, Katherine L. Frohlich, Lætitia Minary

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco control strategies, considered legitimate and effective, are rarely the subject of critical analysis in France. This is specifically true with regard to their potentially harmful effects, particularly against people who continue to smoke. This article introduces this debate, focusing on the potentially stigmatizing effects of anti-smoking policies. It has been attested by numerous international studies, and by a study in France, that the general process of tobacco denormalization has led to the stigmatization of smokers who then may be subject to discrimination. To the extent that smoking is now concentrated in the most disadvantaged socio-economic populations in France, the latter are thus more exposed to stigma. While underscoring the need to develop targeted interventions against them, this article also warns and calls for vigilance regarding the potential iatrogenic effects of these interventions. It is therefore necessary to develop research and evaluations on this subject in order to accurately measure the effects of these interventions, particularly in terms of stigmatization and self-stigma, and to ensure that public health actors do not generate more problems than they solve.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,009
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSanté PubliqueMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207