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Enregistrement W4395071704 · doi:10.1177/14550725241246133

The legal framework for the production of alcohol for personal use within the European Union

2024· article· en· W4395071704 sur OpenAlexafffund
Carolin Kilian, Fleur Braddick, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueNordic Studies on Alcohol and Drugs · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionThird Health ProgrammeConsumers, Health, Agriculture and Food Executive AgencyCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésEuropean unionMember statesProduction (economics)Political sciencePsychologyBusinessEnvironmental healthMedicineInternational tradeEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This paper provides an overview of the legal framework for alcohol produced for personal use in European Union (EU) Member States. Methods: We reviewed the national excise duty legislations of EU Member States and conducted an online mapping survey, in which 10 alcohol experts from seven EU Member States plus Iceland participated. Results: We found that the production of alcohol for personal use is tax exempt in 12 jurisdictions, with four countries stipulating a maximum volume of alcohol that can be produced for personal use. The most common alcoholic beverages concerned were beer and wine, while only one country set a tax exemption for spirits. The results were complemented by the alcohol expert mapping survey; tax exemptions were reported for two additional Member States. Conclusion: Legal exemptions for the production of alcohol for personal use were established in every second EU Member State and may therefore contribute to the unrecorded consumption of alcohol in these countries. In light of the detrimental health effects of alcohol, economic interests to support the local small-scale production of alcohol have to be carefully evaluated against public health interests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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