Évaluation du contenu et de l’exhaustivité de la législation provinciale et territoriale sur le bronzage artificiel au Canada
Bibliographic record
Abstract
Introduction Les gouvernements provinciaux et territoriaux du Canada ont adopté des lois en réponse aux risques pour la santé liés au rayonnement ultraviolet émis par les appareils de bronzage. Ces lois, variables d’une administration à l’autre, réglementent le fonctionnement des établissements de bronzage. Leur contenu et leur exhaustivité – et les variations entre administrations – n’ayant pas encore été analysés, nous avons procédé, pour combler cette lacune, à une analyse de contenu systématique et exhaustive des lois et règlements provinciaux et territoriaux sur le bronzage artificiel et nous avons examiné divers renseignements supplémentaires sur le sujet. Méthodologie Nous avons recueilli l’information sur les mesures législatives dans la base de données de l’Institut canadien d’information juridique et nous avons effectué une analyse de contexte pour obtenir des renseignements supplémentaires. En nous fondant sur le contenu des lois, sur les travaux de recherche antérieurs et sur les recommandations des autorités sanitaires, nous avons élaboré un guide de codage à 59 variables. Nous avons également calculé des statistiques descriptives. Résultats Toutes les provinces et l’un des trois territoires ont adopté des lois réglementant le bronzage artificiel. Les points forts observés dans ces administrations sont des restrictions d’accès pour les jeunes (dans 11 cas), l’affichage d’avertissements (dans 11 cas), des sanctions (dans 11 cas) et des restrictions sur la publicité et le marketing ciblant les jeunes (dans 7 cas). Cependant, peu d’administrations mentionnent le port de lunettes de protection (4), le bronzage sans surveillance (4), les dispositions relatives à la fréquence des inspections (4), les allégations trompeuses en matière de santé dans les publicités destinées au grand public (2) et le dépistage des clients présentant un risque élevé (0). Conclusion Toutes les provinces et un territoire ont fait des progrès en réglementant l’industrie du bronzage artificiel, notamment en interdisant aux jeunes d’accéder à ces services et en imposant l’utilisation d’affiches pour avertir des risques. Il reste à combler les lacunes législatives afin de mieux protéger la population canadienne contre ce risque évitable de cancer de la peau.
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 | 0.006 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".