The public-private decision for alcohol retail systems: Examining the economic, health, and social impacts of alternative systems in Finland
Notice bibliographique
Résumé
Background: Organising alcohol retail systems with more or less public ownership has implications for health and the economy. The aim of the present study was to estimate the economic, health, and social impacts of alcohol use in Finland in 2018 (baseline), and in two alternative scenarios in which current partial public ownership of alcohol retail sales is either increased or fully privatised. Methods: Baseline alcohol-attributable harms and costs were estimated across five categories of death, disability, and criminal justice. Two alternate alcohol retail systems were defined as privately owned stores selling: (1) only low strength alcoholic beverages (public ownership scenario, similar to Sweden); or (2) all beverages (private ownership scenario). Policy analyses were conducted to estimate changes in alcohol use per capita. Health and economic impacts were modelled using administrative data and epidemiological modelling. Results: In Finland in 2018, alcohol use was estimated to be responsible for €1.51 billion (95% Uncertainty Estimates: €1.43 billion, €1.58 billion) in social cost, 3,846 deaths, and 270,652 criminal justice events. In the public ownership scenario, it was estimated that alcohol use would decline by 15.8% (11.8%, 19.7%) and social cost by €384.3 million (€189.5 million, €559.2 million). Full privatisation was associated with an increase in alcohol use of 9.0% (6.2%, 11.8%) and an increase in social cost of €289.7 million (€140.8 million, €439.5 million). Conclusion: The outcome from applying a novel analytical approach suggests that more public ownership of the alcohol retail system may lead to significant decreases in alcohol-caused death, disability, crime, and social costs. Conversely, full privatisation of the ownership model would lead to increased harm and costs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».