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Enregistrement W6990827098

Equity, Evidence & Ethics: Assessing the Implications of Outdoor Smoke-free Policies for Vulnerable Populations

2012· article· en· W6990827098 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUKnowledge (University of Kentucky) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNucleofectionHyporeflexiaGestational periodTSG101Articular cartilage damagePopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoke-free policies in outdoor settings are becoming increasingly common. Economic and social conditions tend to influence tobacco use patterns as well as exposure to secondhand smoke. Thus, active and passive smoking are both health equity and social justice concerns.\nSmoking on the Margins is a multi-component,mixed-methods project that applies an ethical framework to outdoor smoke-free policies in order to identify both concerns and opportunities to promote health and health equity.\nJustification for smoke-free policies\n Smoke-free spaces are primarily justified on the basis of three goals:\n1) Reducing exposure to secondhand smoke;\n2) Encouraging people to quit smoking; and\n3) Preventing youth smoking initiation.\nSmoke-free policies in parks and beaches may have a small positive population health impact. Such policies reduce secondhand smoke exposure by eliminating a combination of circumstances that create sufficient concentration of tobacco smoke to pose serious health risk; such bans may also facilitate smoking cessation or reduction for some people. There is little evidence to date,however, that smoke-free policies in parks and on beaches have an impact on the prevention of smoking initiation among youth.\nAs well, the documented positive benefits may be offset by other, unintended and/or inequitable burdens, such as when the stigmatization of smoking makes it harder for some smokers to quit or contributes to greater health inequalities.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,438

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,081 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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