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Enregistrement W4243477633 · doi:10.12688/f1000research.11418.1

The internet trade of counterfeit spirits in Russia – an emerging problem undermining alcohol, public health and youth protection policies?

2017· preprint· en· W4243477633 sur OpenAlexaff
Maria Neufeld, Dirk W. Lachenmeier, Stephan G. Walch, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterfeitOpen peer reviewThe InternetPublic healthInternet privacyBusinessPlant biologyMedicinePolitical scienceAdvertisingBiologyLawComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p>Counterfeit alcohol belongs to the category of unrecorded alcohol not reflected in official statistics. The internet trade of alcoholic beverages has been prohibited by the Russian Federation since 2007, but various sellers still offer counterfeit spirits (i.e., forged brand spirits) over the internet to Russian consumers, mostly in a non-deceptive fashion at prices up to 15 times lower than in regular sale. The public health issues arising from this unregulated trade include potential harm to underage drinkers, hazards due to toxic ingredients such as methanol, but most importantly alcohol harms due to potentially increased drinking volumes due to low prices and high availability on the internet. The internet sale also undermines existing alcohol policies such as restrictions of sale locations, sale times and minimum pricing. The need to enforce measures against counterfeiting of spirits, but specifically their internet trade should be implemented as key elements of alcohol policies to reduce unrecorded alcohol consumption, which is currently about 33 % of total consumption in Russia.</ns4:p>

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,136 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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