<i>Alcohol: No Ordinary Commodity</i>—a summary of the third edition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: This article summarizes the findings and conclusions of the third edition of Alcohol: No Ordinary Commodity. The latest revision of this book is part of a series of monographs designed to provide a critical review of the scientific evidence related to alcohol control policy from a public health perspective. DESIGN: A narrative summary of the contents of the book according to five major issues. FINDINGS: An extensive amount of epidemiological evidence shows that alcohol is a major contributor to the global burden of disease, disability and death in high-, middle- and low-income countries. Trends in alcohol products and marketing are described, indicating that a large part of the global industry has been consolidated into a small number of transnational corporations that are expanding their operations in Asia, Africa and Latin America. The main part of the book is devoted to a review of strategies and interventions designed to prevent or minimize alcohol-related harm. Overall, the most effective strategies to protect public health are taxation that decreases affordability and restrictions on the physical availability of alcohol. A total ban on alcohol marketing is also an effective strategy to reduce consumption. In addition, drink-driving counter-measures, brief interventions with at-risk drinkers and treatment of drinkers with alcohol dependence are effective in preventing harm in high-risk contexts and groups of hazardous drinkers. CONCLUSION: Alcohol policy is often the product of competing interests, values and ideologies, with the evidence suggesting that the conflicting interests between profit and health mean that working in partnership with the alcohol industry is likely to lead to ineffective policy. Opportunities for implementation of evidence-based alcohol policies that better serve the public good are clearer than ever before as a result of accumulating knowledge on which strategies work best.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».