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Enregistrement W4214940027 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2021-056549

Taking global leadership in banning menthol and other flavours in tobacco: Canada’s experience

2022· editorial· en· W4214940027 sur OpenAlexaffabout
Michael Chaiton, Rob Cunningham, Les Hagen, Jolene Dubray, Tracey Borland

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensOntario Tobacco Research UnitCanadian Cancer SocietyUniversity of TorontoUniversity of AlbertaToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentholTobacco industryAdvertisingTobacco controlBusinessMarketingMedicinePolitical scienceLawNursingPublic healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measures to ban or restrict menthol and other flavours in tobacco products are under consideration or newly implemented in an increasing number of jurisdictions across the world. As one of the world leaders, Canada's experience in successfully developing and implementing such measures can be instructive for other jurisdictions. This paper explores the history of how Canada was able to implement tobacco flavour bans including menthol, examines some of the challenges and presents lessons learnt for other jurisdictions. The crucial motivation for these bans emerged from surveillance data showing high rates of flavoured tobacco use by youth, including menthol cigarette smoking, that was publicised by non-governmental organisations. Further data showed that early legislation in 2009 contained loopholes (cigar size exemptions and menthol exemptions) that limited the benefits of the legislation. Leadership by the provinces created an environment in which the federal ban on menthol ingredients in 2017 was a clear and obvious step to ensure implementation across the country. The Canadian measures have been successful at reducing the use of flavoured tobacco including menthol cigarettes and facilitating smoking cessation. Lessons learnt include the downsides of exemptions, the lack of a contraband issue (despite an existing supply in Canada), the benefits of availability of youth flavour prevalence data and the success of subnational regulations to advance national regulation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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