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Enregistrement W4404570556 · doi:10.1093/heapro/daae155

Contextual factors impacting WHO Framework Convention on Tobacco Control implementation in Africa—a scoping review

2024· article· en· W4404570556 sur OpenAlexafffund
Shashika Bandara, Masauso Moses Phiri, Peter Magati, Jeffrey Drope, Alayne M. Adams, Matthew Hunt, Raphael Lencucha

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésTobacco controlTobacco industryContext (archaeology)Situational ethicsPolitical scienceHealth policyBusinessPublic economicsPublic healthEconomic growthMedicineHealth careEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the World Health Organization (WHO), tobacco use causes over 8 million deaths annually including 1.3 million due to second-hand exposure. Furthermore, data from the Tobacco Atlas show that the tobacco industry continues to target new markets in the WHO African region, one of two regions where absolute numbers of smokers continue to increase. Understanding context contributes to policy formulation and implementation ensuring relevance to a country's political economy. Focusing on the WHO African region, this scoping review (i) maps the extent of academic research examining contextual factors on the WHO Framework Convention on Tobacco Control (WHO FCTC) national-level implementation, and (ii) reports on contextual factors impacting the WHO FCTC implementation. Using a stepwise structured approach, we conducted a search across four academic databases, yielding 10 342 articles and 42 were selected for full data extraction. Leichter's four categories of context (situational, structural, cultural and exogenous) and the stages of heuristic policy model guided data extraction. Study findings indicated that situational contextual factors such as the burden of disease or its impact on health can push governments toward policy formulation. Structural contextual factors included political considerations, economic interests, funding, institutional congruence, strength of policy and institutional capacity as important. Cultural contextual factors included the influence of policy entrepreneurs, current social trends and public opinion. Exogenous contextual factors included the WHO FCTC, tobacco industry influence at the national-level and bi-lateral partnerships. Further understanding contextual factors affecting the WHO FCTC national implementation can strengthen policy formulation and align required support with the WHO FCTC Secretariat and other relevant bodies.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0240,030
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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