Impacts of Smoking Ban Policies on Billiard Hall Sales in South Korea Using Objective Sales Information of a Credit Card Company: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking ban policies (SBPs) are potent health interventions and offer the potential to influence antismoking behavior. The Korean government completely prohibited smoking in indoor sports facilities, including billiard halls, since the government revised the National Health Promotion Act in December 2017. OBJECTIVE: This study aimed to examine the impact of the SBP on the economic outcomes of indoor sports facilities, particularly billiard halls. METHODS: This study used credit card sales data from the largest card company in South Korea. Data are from January 2017 to December 2018. Monthly sales data were examined across 23 administrative neighborhoods in Seoul, the capital city of South Korea. We conducted the interrupted time series model using the fixed effects model and the linear regression with panel-corrected standard errors (PCSE). RESULTS: The sales and transactions of billiard halls were not significantly changed after the introduction of the SBP in the full PCSE models. The R2 of the full PCSE model was 0.967 for sales and 0.981 for transactions. CONCLUSIONS: The introduction of the SBP did not result in substantial economic gains or losses in the sales of billiard halls. In addition to existing price-based policies, the enhanced SBP in public-use facilities, such as billiard halls, can have a positive synergistic effect on reducing smoking prevalence and preventing secondhand smoke. Health policy makers can actively expand the application of SBPs and make an effort to enhance social awareness regarding the necessity and benefits of public SBPs for both smokers and the owners of hospitality facilities.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».