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Enregistrement W7128744379 · doi:10.26180/4634863.v1

An intelligent model based analysis of tobacco control policies

2017· dissertation· W7128744379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMonash University · 2017
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco controlControl (management)Set (abstract data type)OutlierOrder (exchange)Intelligent decision support systemGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis conducts an intelligent model based analysis to evaluate the effectiveness of tobacco control policies. By using the International Tobacco Control Four Country Survey data, the impact of tobacco control policies on smokers’ quitting behaviour is examined in four developed countries: Australia, Canada, the United Kingdom and the United States. A set of intelligent models are developed for predicting smokers’ quitting behaviour. The performance of these intelligent models is evaluated in order to select the best intelligent model for analyses. An attribute-based analysis is further conducted to investigate the underlying patterns and identify the factors that have the greatest impact on smokers’ plans to quit and their attempts to quit. Four policy drivers identified from the existing motivational attributes include: personal concerns, cigarette price, environmental restrictions and health system encouragement. They can be used to represent tobacco control policies. Outliers in the data are removed to improve the performance of the intelligent models. Results show that the derived policy drivers can fully represent the original attributes based on the performance of intelligent models using these two groups of input attributes. To evaluate the relative degrees of impact of tobacco control policies, hypothetical policy impacted populations are created to examine the variations of the quit attempt rate of smokers. Comparative studies are conducted for offering insightful analyses of impact degrees of tobacco control policies on different groups of smokers across the four countries. Results show that smokers’ health concerns and professional advice for quitting are two important factors to encourage quitting behaviour. Smoke-free policies may have a certain impact on increasing the quit attempt rate. In comparison with other tobacco control policies, the effectiveness of increasing cigarette price to reduce tobacco use is weak. Overall, this research establishes a methodological framework for modelling the complex planning process of tobacco control policies. In particular the framework can be used to measure the impact of specific tobacco control policies on smokers’ quitting behaviour across the four countries.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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