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Enregistrement W4312326098 · doi:10.1093/oso/9780192897046.003.0003

Canada’s Long March against Tobacco

2022· book-chapter· en· W4312326098 sur OpenAlexaboutno aff
Cynthia Callard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco controlGovernment (linguistics)Tobacco industryRevenueTreatyPublic healthPublic policyBusinessPolitical scienceSocial marketingEnvironmental healthMedicineMarketingLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract After toying with the idea of restrictions in the early 20th century, Canadian governments only began developing policies to reduce smoking in the 1960s after the link between smoking and cancer was firmly established. Half a century later, they are still at it. The comprehensive set of tobacco control policies implemented in Canada, and now embraced by a global tobacco treaty, has focused on reducing the demand for tobacco products. Early approaches in the 1960s and 1970s relied on public education about the health risks and encouraging smokers to quit. By the mid 1980s, the insufficiency of this programmatic approach was recognized, and governments moved to impose and progressively tighten regulatory controls on marketing. Once ubiquitous promotions, like billboards, retail displays, sponsored events, and colourful packages were removed from the Canadian social environment. Measures to protect citizens from the harms of second-hand smoke began in the mid 1970s and, by 2010, to clean the air of workplaces and public venues, decreasing the social acceptability of smoking. Tobacco taxes, once used purely to generate revenues for the government, became recognized as a powerful public health tool to deter use with higher prices. The success of this set of demand-reduction policies can be measured in the reduction in the percentage of Canadians who smoke—from one-half of adults in the mid-1960s to about one-sixth today. The limits are seen in the industry’s continued ability to recruit new smokers to replace those who quit and die.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0110,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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