MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W2779423719 · doi:10.26719/2017.23.9.598

Third Study on WHO MPOWER Tobacco Control Scores in Eastern Mediterranean countries 2011-2015

2017· article· en· W2779423719 on OpenAlexaff
Gholamreza Heydari, Arezoo Ebn Ahmady, Harry A. Lando, Fahimeh Chamyani, Mohammad Reza Masjedi, Mohammad Behgam Shadmehr, Lida Fadaizadeh

Bibliographic record

VenueEastern Mediterranean Health Journal · 2017
Typearticle
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Canadian institutionsCentre for Addiction and Mental Health
Fundersnot available
KeywordsIslamic republicChecklistTobacco controlHumanitiesPolitical scienceGeographyMedicineIslamPublic healthArtPsychologyNursingArchaeology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Troisième étude sur les scores MPOWER OMS en matière de lutte antitabac dans les pays de la Région de la Méditerranée orientale durant la période 2011-2015 RÉSUMÉ La présente étude a été conduite pour quantifier la mise en œuvre des politiques MPOWER et évaluer les changements éventuellement survenus dans les pays de la Région de la Méditerranée orientale entre 2013 et 2015.Dans la présente étude transversale comparative basée sur 10 catégories mentionnées dans le rapport MPOWER de l'année 2015, une liste de contrôle a été mise au point.Sept questions ont été notées sur une échelle de 0 à 4 et trois questions sur une échelle de 0 à 3. Les 22 pays de la Région de la Méditerranée orientale ont été classés et comparés selon leurs scores totaux sur une échelle de 0 à 37. Les scores les plus élevés ont été obtenus par la République islamique d'Iran et l'Égypte.Le Pakistan, le Soudan et le Yémen ont montré des progrès, alors que Bahreïn, la Jordanie, le Koweït, Oman et la République arabe syrienne ont obtenu des scores inférieurs par rapport aux études précédentes.Les scores totaux des pays de la Région de la Méditerranée orientale ont baissé par rapport à l'étude de 2013.Il est donc nécessaire d'accorder une plus grande importance aux taxes sur le tabac et aux politiques sans tabac pour faire face à cette régression.2015-2011 ‫عام‬ ‫املتوسط‬ ‫رشق‬ ‫إقليم‬ ‫بلدان‬ ‫يف‬ ‫التبغ‬ ‫بمكافحة‬ ‫املتعلقة‬ ‫العاملية‬ ‫الصحة‬ ‫منظمة‬ ‫ملبادرة‬ ‫الثالثة‬ ‫الدراسة‬ ‫زاده‬ ‫فدائي‬ ‫ليدا‬ ‫شادمهر،‬ ‫حممد‬ ‫مسجدي،‬ ‫رضا‬ ‫حممد‬ ‫شامياين،‬ ‫فهيمه‬ ‫لندو،‬ ‫هاري‬ ‫امحدي،‬ ‫ابن‬ ‫آرزو‬ ‫حيدري،‬ ‫رضا‬ ‫غالم‬ ‫ـالل‬ ‫خـ‬ ‫ـط‬ ‫املتوسـ‬ ‫رشق‬ ‫ـم‬ ‫إقليـ‬ ‫ـدان‬ ‫بلـ‬ ‫ـف‬ ‫خمتلـ‬ ‫يف‬ ‫ـة‬ ‫حمتملـ‬ ‫ـرات‬ ‫تغيـ‬ ‫أي‬ ‫ـم‬ ‫وتقييـ‬ ‫ـادرة‬ ‫املبـ‬ ‫ـات‬ ‫سياسـ‬ ‫ـذ‬ ‫تنفيـ‬ ‫ـد‬ ‫لتحديـ‬ ‫ـة‬ ‫الدراسـ‬ ‫ـذه‬ ‫هـ‬ ‫ـت‬ ‫أجريـ‬ ‫ـة:‬ ‫اخلالصـ‬ .2013/15‫تقريــر‬ ‫يف‬ ‫مذكــورة‬ ‫فئــات‬ 10 ‫إىل‬ ً ‫اســتنادا‬ ‫املقارنــة‬ ‫املقطعيــة‬ ‫الدراســة‬ ‫هــذه‬ ‫إطــار‬ ‫يف‬ ‫مرجعيــة‬ ‫قائمــة‬ ‫عــدت‬ ُ ‫وأ‬ ‫املاضيتــن.‬‫الســنتن‬ ً ‫بلــدا‬ 22 ‫عددهــا‬ ‫البالــغ‬ ‫املتوســط‬ ‫رشق‬ ‫إقليــم‬ ‫بلــدان‬ ‫ّفــت‬ ‫ن‬ ُ ‫وص‬ ‫أســئلة.‬‫لثــالث‬ 3 ‫إىل‬ 0 ‫ومــن‬ ‫أســئلة‬ ‫لســبع‬ 4 ‫إىل‬ 0 ‫مــن‬ ‫درجــات‬ ‫وأعطيــت‬ ‫ـتان‬ ‫باكسـ‬ ‫ـرت‬ ‫وأظهـ‬ ‫ـات.‬‫الدرجـ‬ ‫ـى‬ ‫أعـ‬ ‫ـر‬ ‫ومـ‬ ‫ـالمية‬ ‫اإلسـ‬ ‫ـران‬ ‫إيـ‬ ‫ـة‬ ‫مجهوريـ‬ ‫ـت‬ ‫وحققـ‬ .37 ‫إىل‬ 0 ‫ـن‬ ‫مـ‬ ‫ـاس‬ ‫مقيـ‬ ‫ـى‬ ‫عـ‬ ‫ـا‬ ‫درجاهتـ‬ ‫ـوع‬ ‫بمجمـ‬ ‫ـت‬ ‫وقورنـ‬ ‫ـة‬ ‫الدرجـ‬ ‫أن‬ ‫ـورية.‬‫السـ‬ ‫ـة‬ ‫العربيـ‬ ‫ـة‬ ‫واجلمهوريـ‬ ‫ـت‬ ‫والكويـ‬ ‫ـان‬

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.078
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations14
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueEastern Mediterranean Health Journal→Same topicGlobal Public Health Policies and Epidemiology→French-language works237,207→