The impact of lower strength alcohol products on alcohol purchases: ARIMA analyses based on 4 million purchases by 69 803 households, 2015–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lowering the strength of alcohol products could lead to less alcohol being bought and drunk. In its prevention White Paper, the UK Government aims to promote a significant increase in the availability of alcohol-free and low-alcohol products by 2025. METHODS: Through descriptive analysis and ARIMA modelling of >4 million alcohol purchases from 69 803 British households, we study the potential impact of lower strength alcohol products in reducing household purchases of grams of alcohol over 2015-2019. Households are divided into predominantly beer, wine or spirits purchasers. RESULTS: Over 5 years, there were decreases in purchases of grams of alcohol within beer amongst beer-purchasing households and increases in purchases of grams of alcohol within wine and spirits amongst, respectively, wine- and spirits-purchasing households. Almost all the changes were due to beer-purchasing households buying less regular strength beer, and wine and spirits-purchasing households buying, respectively, more regular strength wine and spirits, rather than increases in purchases of no- and low-alcohol products. CONCLUSIONS: In general, lower strength alcohol products have not contributed to British households buying fewer grams of alcohol over the 5-year follow-up period during 2015-2019.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».