Teneur en nicotine, étiquetage et arômes des liquides à vapoter au Canada en 2020 : un survol du marché de la vente au détail en ligne
Bibliographic record
Abstract
Introduction Le marché de la cigarette électronique au Canada a évolué rapidement depuis la mise en œuvre de la Loi sur le tabac et les produits de vapotage en mai 2018, qui a libéralisé la promotion et la vente des produits de vapotage. On dispose actuellement de peu de données sur le profil du marché en fonction des principales caractéristiques des produits, que ce soit la teneur en nicotine, les pratiques d’étiquetage ou les arômes. Méthodologie Une analyse en ligne des détaillants de produits de vapotage (deux fabricants à l’échelle nationale et cinq fabricants à l’échelle provinciale) a été effectuée en 2020 pour étudier les liquides à vapoter offerts sur le marché canadien. Les données ont été extraites de sites Internet et d’images de produits concernant la teneur en nicotine, l’étiquetage et les arômes des liquides à vapoter. Résultats Nous avons répertorié 1746 liquides à vapoter, totalisant 4790 concentrations en nicotine. Environ la moitié des liquides à vapoter contenaient des sels de nicotine (46,6 %) et l’autre moitié contenait de la nicotine épurée (53,2 %), le reste contenant une combinaison des deux (0,2 %). La concentration moyenne en nicotine des liquides à base de sels de nicotine (3,4 %) était supérieure à celle des liquides à base de nicotine épurée (0,5 %) (p < 0,001). Les deux tiers (63,2 %) des emballages de liquides à vapotage affichés en ligne avaient des étiquettes indiquant la présence de nicotine, les trois quarts (73,7 %) affichaient la concentration en nicotine et plus de la moitié (58,9 %) affichaient des mises en garde concernant la santé. Nous avons également relevé une variété d’arômes parmi les liquides, les plus courants étant les fruits (43,6 %), suivis des bonbons et desserts (27,6 %) et des boissons non alcoolisées (12,5 %). Conclusion Ces résultats montrent la diversité du marché de la cigarette électronique en ligne au Canada, dont une offre de produits avec sels de nicotine à forte concentration. Les restrictions relatives aux arômes pourraient réduire considérablement le nombre d’arômes de liquides à vapoter sur le marché et le fait de limiter les concentrations en nicotine à moins de 20 mg/ml aurait une incidence principalement sur les liquides à base de sels de nicotine.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".