Déficit associé à l’alcool : recettes publiques et coûts pour la société associés à l’alcool au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cet aperçu offre une comparaison entre les recettes publiques provenant de la vente et de la distribution d’alcool et les coûts pour la société associés à la consommation d’alcool, et ce, pour l’année 2014. Les données de Statistique Canada font état de recettes publiques de 10,9 milliards de dollars. Toutefois, ce montant est contrebalancé par des coûts nets pour la société de 14,6 milliards de dollars, comme le rapporte le projet Coûts et méfaits de l’usage de substances au Canada, un projet de surveillance nationale de la consommation de substances. Les coûts pour la société sont constitués des soins de santé, de la perte de productivité économique, de la justice pénale et de divers autres coûts directs. Bien que les recettes de vente d’alcool soient considérées comme un avantage pour les coffres de l’État, une comptabilisation tenant compte des coûts engagés montre que les provinces et les territoires du Canada subissent plutôt un déficit associé à l’alcool, pour un total de 3,7 milliards de dollars à l’échelle nationale.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".