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Enregistrement W4226088477 · doi:10.1093/ntr/ntac067

When Cigarette Sales Suddenly Become Illegal: Evidence From an Online Survey of South African Smokers During COVID-19 Lockdown

2022· article· en· W4226088477 sur OpenAlexfundno aff
Kirsten van der Zee, Samantha Filby, Corné van Walbeek

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Capacity Building FoundationInternational Development Research CentreGlobal Alliance for Chronic Diseases
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Electronic cigaretteBusinessAdvertisingEnvironmental healthMedicineInternet privacyVirologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite high levels of illicit trade in the tobacco market, the South African government banned the sale of tobacco products in March 2020 as part of its COVID-19 response. The ban lasted five months. We assess how the ban affected the cigarette market for a sample of smokers by comparing the price, consumption, and competitive landscapes before (March), during (May and June), and after (September) the ban. METHODS: We conducted three online surveys of cigarette smokers, asking about smoking behavior before, during, and after the ban. We use descriptive statistics and OLS regressions to estimate the impact of the ban on the South African cigarette market, focusing on the price of cigarettes. RESULTS: Most smokers continued smoking despite the sales ban. During the ban, prices increased by over 240%. Purchases shifted away from the normally dominant brands of the multinational tobacco companies to local/regional producers. The covariates of price changed substantially during the sales ban, the most pronounced being inter-provincial effects. After the ban, the market shifted back to its preban state, with an overall increase in price of 3.6%. CONCLUSIONS: Cigarette sales continued despite the sales ban, further entrenching an already large illicit market. Had the government substantially increased the excise tax, rather than banned the sale of tobacco products, it would have achieved a similar public health outcome, received more revenue, and presumably not further entrenched the illicit market. IMPLICATIONS: South Africa temporarily banned the sale of tobacco as part of its COVID-19 response. Despite the ban, the sale of cigarettes did not cease; rather, it caused major disruption to the cigarette market. The ban inadvertently benefited manufacturers who were previously disproportionately involved in illicit activities; these manufacturers increased their market share even after the ban was lifted. The ban may have further entrenched South Africa's already large illicit market. Our results show that there are unintended consequences associated with a temporary ban on the sale of cigarettes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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