Transformation of the tobacco product market in Japan, 2011–2023
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study updates a previous paper that examined trends in the sale of cigarettes and heated tobacco products (HTPs) in Japan between 2011 and part way through 2019. The current study includes complete unit sales data through 2023. METHODS: Data on cigarette and HTP sales were obtained from public sources available from the websites and stockholder reports for the Tobacco Institute of Japan, Philip Morris International and Japan Tobacco. We used joinpoint regression using the parametric method to test for trends in both per capita and total sales for the three outcome variables assessed between 2011 and 2023: (1) cigarette sales, (2) HTP sales and (3) combined cigarette and HTP sales. Joinpoint regression identifies changes in trends and estimates the annual per cent change (APC) for each trend segment. RESULTS: Between 2011 and 2023, per capita and total cigarette sales declined by 52.6% and 52.7%, respectively. From 2011 to 2015, per capita cigarette sales in Japan decreased -1.5% APC; from 2015 to 2018, the decline accelerated to -10.5% APC and continued to fall -7.3% APC between 2018 and 2023. Between 2016 and 2018, per capita HTP sales increased by 149.0% APC, and since 2018, they have increased by 8.1% APC. CONCLUSION: While many factors may account for the decreased sale of cigarettes in Japan over the past 12 years, the increased sale of HTPs appears to be a factor.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».