Rethink the Drink: Decreasing alcohol consumption through education and informed decision making
Notice bibliographique
Résumé
Excessive alcohol consumption is an ongoing societal and public health concern in Canada and globally. It is apparent that there is a lack of knowledge regarding the detrimental health consequences, and the social and financial impacts alcohol misuse can cause or contribute to. Furthermore, the COVID-19 pandemic resulted in increasing alcohol sales and consumption, proving it to be the optimal time for the Canadian Government to act and advocate for the health of Canadians. Throughout our history, there have been many notable attempts to reduce alcohol consumption from methods such as temperance movements to prohibition, to educational campaigns and organizations dedicated to alcohol awareness, taxation, and purchasing age requirements. Certain efforts to decrease alcohol consumption have fallen short and some have shown promise, but it is clear that Canada still has the potential to implement effective policy change to mitigate the associated risks of alcohol misuse, and provide Canadians with the opportunity to make informed health decisions. Through research conducted for this report, one of the most promising and currently underutilized policy options to address this issue is altering labels on consumable alcohol to include health information. Health information can be presented and conveyed through labelling in various ways such as health warning statements, pictograms/images, nutrition facts, or general drinking guidelines. Amending the labelling requirements for alcohol would be a valuable addition to the existing policies in Canada, and would likely decrease alcohol consumption.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,010 |
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 ».