Comparing the regulation and incentivization of e-cigarettes across 97 countries
Notice bibliographique
Résumé
E-cigarette use continues to increase globally despite uncertainty regarding their long-term health impacts and around their effectiveness for tobacco smoking cessation. This uncertainty creates unique challenges for governments as they attempt to optimally regulate and positively or negatively incentivize these products in a way that maximizes the public's health. Current approaches to e-cigarette regulation and incentivization fall within a spectrum of options ranging from a singular focus on health protection, whereby policies intend to prevent the dangers of e-cigarettes, to a singular focus on using e-cigarettes for harm reduction, whereby policies intend to reduce the more harmful effects of smoking tobacco. Regulation options include prohibition, component ban, and regulation as medicinal products, poisons, tobacco products, consumer products, and/or unique products. Incentivization options include taxation, subsidization, and providing a financial reward. Through comparative public policy analysis, this study describes, compares and assesses the variety of approaches that 97 countries have taken to regulate and incentivize e-cigarettes. The goal is to inform future decisions by governments on how they approach the public health challenge posed by e-cigarettes, building on a nuanced understanding of the complexities of this challenge and what other jurisdictions have already implemented and learned.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».