Description of the African Cigarette Prices Project Data
Notice bibliographique
Résumé
The African Cigarette Price Project is a project that collects tobacco prices from African countries. Amongst other things, the data enable users to estimate price differences across brands, urban/rural divides, types of packaging, retail types, and trends in price over time. A total of 215 354 individual prices were collected during the first twelve rounds of the project (collected biannually from 2016 to 2022). Data collection continues to date. Data have been collected from 19 African countries, with most data from South Africa, Zimbabwe, Lesotho, Namibia and Botswana. Other countries include Ethiopia, Malawi, Tanzania, Chad, Eswatini, Mozambique, Nigeria, Zambia, Ghana, Madagascar, Kenya, Mauritius, Uganda and Cameroon. The project employs a novel data collection approach, by contracting local and international University of Cape Town (UCT) students as fieldworkers to collect price data while at home over the long university vacation. The data were collected at the retail level; the lowest level of geographic detail available in the public use dataset is the suburb. While the price data are not nationally representative, the data collection method is simple and affordable and provides an indication of the range of prices and the brands available in the respective countries. While cigarette prices make up the bulk of the data, other common tobacco products included are hookah tobacco, snuff, pipe tobacco, cigars, e-cigarettes, hand-rolled tobacco, and others. The collection of these other tobacco products started in round 4 (2017).
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 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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,039 |
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 ».