Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».