MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7099805844

Draft Only Not for citation without written permission of author(s) Refining indirect tobacco advertising in Malaysia

2003· article· en· W7099805844 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco industryTrademarkCredibilityReputationAdvertising campaignQuarter (Canadian coin)RevenuePublicityLegislature
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malaysia has the reputation of being the world capital for indirect tobacco advertising. In the 1980s and 1990s Malaysia experienced levels of indirect tobacco advertising unprecedented in any other nation. The tobacco transnational companies referred to this form of advertising as trademark diversification (TMD) initiatives in which they set up companies for non-tobacco products naming each after a cigarette brand name. Despite cynicism from critics, the tobacco companies maintained advertising for these TMDs are not for marketing cigarettes and they are not used to circumvent a ban on direct cigarette advertising in the mass media. The internal document reveal otherwise. Systematic keyword and opportunistic searches of formerly private internal industry documents were conducted on tobacco websites. Documents were made available through the Master Settlement Agreement. Keyword used in the searches included indirect advertising, trademark diversification, parallel communication, logo license, and projects, organisations and concepts. Internal documents of tobacco companies reveal that TMD efforts were indeed created to advertise cigarettes after advertising restrictions or bans were imposed. To build public credibility

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4980,319

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRangeland Management and Livestock EcologyTravaux en français237 207