Desarrollos recientes sobre el consumo global de alcohol y consumos de alto riesgo: argumentos a favor de las intervenciones efectivas a nivel de población en Canadá
Bibliographic record
Abstract
Cada vez existen más evidencias de las importantes repercusiones del alcohol en forma de enfermedades crónicas, traumas, problemas sociales y elevados costes económicos. En una serie de países se ha producido un aumento del consumo y/o del consumo de alto riesgo en los últimos años. Sin embargo, en muchos contextos la regulación del alcohol aún no es de alta prioridad. Canadá ha experimentado diversas circunstancias en años recientes: el aumento gradual del consumo global, el aumento del consumo de alto riesgo, comercialización y promoción amplia de las bebidas alcohólicas y mayor facilidad para acceder al alcohol. Los datos de las investigaciones realizadas en Canadá y en Ontario, la provincia más poblada, indican que la proporción de los que consumen más de 5 bebidas en una sola ocasión ha aumentado desde mediados de los años noventa. En conjunto, y calculando por lo bajo, se estima que el daño provocado por el alcohol ha supuesto catorce mil millones de dólares canadienses en costes sociales, según datos de 2002. Existe una estrategia nacional frente al alcohol y varias de ámbito provincial diseñadas para reducir los problemas provocados por el alcohol, pero de momento son meras propuestas y no se han puesto en práctica a fondo. Para crear iniciativas efectivas, eficientes y decisivas y reducir el daño global se destacan una serie de recomendaciones: aumento de los precios/impuestos del alcohol, limitación del acceso al mismo a través del control de la densidad de puntos de venta y de las horas de apertura, renovación de las funciones de control de las juntas de bebidas alcohólicas, y disposición de recursos para ejecutar estas medidas de forma efectiva.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".