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Enregistrement W4366383969 · doi:10.3138/cjpe.0024.002

Monitoring Tobacco Control Outcomes: The Unintended Consequences of Target Selection

2010· article· en· W4366383969 sur OpenAlexaffvenueabout
Shawn O’Connor, Anne Philipneri

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCensus and Population Estimation
Établissements canadiensOntario Tobacco Research UnitUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnintended consequencesContext (archaeology)StakeholderKey (lock)Control (management)Selection (genetic algorithm)Tobacco controlQuality (philosophy)BusinessPublic relationsRisk analysis (engineering)Political scienceComputer scienceMedicineComputer securityPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: We explore key lessons arising out of target-setting agendas in tobacco control. Two real-world examples are described that illustrate the pitfalls of choosing an omnibus target for a comprehensive strategy: (a) a target to reduce wholesale cigarette sales in Ontario and (b) a First Ministers’ target to reduce current smoking. Changing contexts brought about by shifts in illicit tobacco sales made it problematic to interpret success in both cases. The discussion draws attention to key considerations in setting targets, including unintended consequences, data quality, ideal number, and the importance of context such as stakeholder roles in target selection and reporting.

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)0,240
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,380
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2400,380
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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