Das Geschäft mit dem Leid – wie viel Umsatz macht die Alkoholindustrie mit Risiko- und Hochkonsum?
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung: Zielsetzung: Während die Alkoholindustrie öffentlich für einen „verantwortungsvollen“ Alkoholkonsum wirbt, deuten Studienergebnisse aus anderen Ländern darauf hin, dass mehr als die Hälfte ihres Umsatzes auf Personen mit schädlichem Alkoholkonsum zurückzuführen ist. In dieser Studie untersuchen wir, ob dies auch auf Deutschland zutrifft. Methodik: Daten zur allgemeinen erwachsenen Bevölkerung (18–64 Jahre) stammen aus vier Quellen: 1) Epidemiologischer Suchtsurvey (2018, 2021), 2) Einkommens- und Verbrauchsstichprobe (2018), 3) Bevölkerungsstatistik (2018) und 4) Branchenstatistik zum Alkoholumsatz (2018). Wir berechneten die Bevölkerungs-, Alkoholkonsum- und Umsatzanteile für drei Alkoholkonsumkategorien (d. h. niedrig riskanter, riskanter, hochriskanter Konsum), wobei wir die getränkespezifischen Konsummengen und Ausgaben nach Geschlecht, Alter, Einkommen und Alkoholkonsumkategorie berücksichtigten. Ergebnisse: Dreizehn Prozent der in Deutschland lebenden erwachsenen Bevölkerung war in den letzten 12 Monaten abstinent. Die Mehrheit (71.9 %, 95 % Konfidenzintervall [KI] [71.2 %–72.7 %]) der Erwachsenen trank niedrig riskant, 12.9 % (95 % KI [12.3 %–13.5 %]) riskant und 2.0 % (95 % KI [1.7 %–2.2 %]) hochriskant. Personen mit riskantem und hochriskantem Alkoholkonsum konsumierten mehr als die Hälfte des verkauften Alkohols und generierten einen Umsatz von 5.71 Mrd. € – die Hälfte des Gesamtalkoholumsatzes in Deutschland . Schlussfolgerung: Die Hälfte des Alkoholumsatzes wird in Deutschland durch riskanten und hochriskanten Alkoholkonsum erwirtschaftet. Dies veranschaulicht den Konflikt zwischen dem selbsterklärten Engagement der Industrie zur Prävention von Gesundheitsschäden und ihren kommerziellen Interessen.
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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 | 0,024 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».