Review of: "The case for denicotinising tobacco in Aotearoa NZ remains strong: response to online critique"
Notice bibliographique
Résumé
In brief, we reassert that the modelling is based on inappropriate extrapolations from a smoking cessation trial that bears no relation to the market conditions that would emerge following the denicotinisation mandate. Expert intuition cannot provide much more than arbitrary guesswork, as there is no experience to draw upon. On the basis of our critique, we do not argue that the denicotinisation policy should be dropped, only that the modelling is not informative for policymakers and may be falsely reassuring. We accept that a denicotinisation measure is likely to reduce smoking, but we also anticipate a range of adverse consequences and recommend that these are considered more carefully. We note recent official data showing that the current policy, based on user consent and encouragement to quit or to switch to lower-risk products, is proving very effective and already making progress well beyond the baselines used in the modelling. We recommend, therefore, that a stronger counterfactual is developed as the basis for comparison with the proposed denicotinisation measure. This could better reflect the observed effectiveness of the current policy and include further measures to accelerate voluntary switching from smoked to smoke-free nicotine products.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».