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Enregistrement W4301368479 · doi:10.1016/j.dadr.2022.100102

Effect of cigarette prices on cigarette consumption in Ghana

2022· article· en· W4301368479 sur OpenAlexfundno aff
Micheal Kofi Boachie, Rebecca Nana Yaa Ayifah, Mustapha Immurana, John Kwaku Agyemang, Arti Singh, Hana Ross

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Dependence Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouth African Medical Research CouncilInternational Development Research Centre
Mots-clésConsumption (sociology)EconomicsCigarette smokingBusinessAgricultural economicsMedicineInternal medicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Noncommunicable diseases are on the rise globally, with tobacco consumption being a major risk factor. Reducing tobacco consumption is an important step towards reducing the incidence and prevalence of many noncommunicable diseases. Tax and price measures have been proposed as tobacco control tools. This study investigated the link between cigarette prices and cigarette consumption in Ghana. Methods: Annual time series data for the period 1980-2016 were used. The data came from diverse sources, including WHO, World Bank, and tobacco industry documents. Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS), cointegration techniques, and three-stage least squares (3SLS) were used to analyze the data. Results: After controlling for education, income, and population growth, we estimated that the price elasticity of cigarette demand is between -0.35 and -0.52 and statistically significant at 1% level. In the short run, the price elasticity is -0.1. Another variable that significantly reduced cigarette consumption during the period was education, with an elasticity between -1.7 and -2.7. Conclusion: Cigarette demand in Ghana is influenced by cigarette prices and education. We conclude that tobacco taxes that significantly raise retail prices of cigarettes and higher education (including health education) will help reduce cigarette consumption.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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