Mapping the African Tobacco Control Network
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background To understand the state of tobacco control efforts across Africa, a first-ever survey was implemented to assess the nature and activities of tobacco control stakeholders across the African continent. Methods A survey in English, Arabic, and French was made available to individuals and organizations to assess the types and scope of tobacco control efforts and experience with tobacco control programs based on FCTC articles/MPOWER components. Results There were 219 respondents from 32 African and 6 non-African countries. Research and advocacy were the most reported activities, and several organizations emerged as network nodes for connecting tobacco control efforts across multiple African countries. The most common FCTC articles/MPOWER components worked on were (W) warning about the dangers of tobacco (58%), (M) monitor tobacco use and policies (49%), and (P) protection against secondhand smoke exposure (47%). Significant between-country differences were also found on some FCTC articles/MPOWER components: (1) (R) price and tax measures [Articles 6 and 15] (F=1.57, p=0.048), (2) industry interference [Article 5.3] (F=1.62, p=0.038), and (3) economically viable alternatives to tobacco growing [Article 17] (F=1.94, p=0.007). Discussion This study found a broad and robust tobacco control network across Africa, with multiple organizations serving those networks and having overlapping collaborations. There is considerable variability in tobacco control priorities and networking, and multiple barriers were identified to expanding the network and to fostering increased tobacco control efforts. The results point to important directions for increasing collaboration across FCTC articles/MPOWER components to improve tobacco control efforts; potential research opportunities, including an analysis of tobacco industry activities, an exploration of ways to help people quit tobacco, and approaches to elevate the cost of tobacco; and a solid tobacco control network foundation on which to build. However, exploring creative approaches to increase research most relevant to specific countries and their cultural characteristics is essential.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».