Mise en oeuvre d’une politique pour une génération sans tabac au Canada : estimation des répercussions à long terme
Bibliographic record
Abstract
Introduction L’étude visait à évaluer les répercussions potentielles de l’adoption d’une politique pour une génération sans tabac (PGST) au Canada interdisant la vente à vie de cigarettes aux personnes nées après 2009, qui entrerait en vigueur le 1er janvier 2025. Methods Un modèle canadien antérieur pour l’arrêt de l’usage du tabac a été adapté et amélioré pour évaluer les répercussions d’une PGST sur les années de vie ajustées en fonction de la qualité (AVAQ), l’espérance de vie, les coûts des soins de santé, les taxes sur le tabac et le produit intérieur brut (PIB) de l’industrie canadienne du tabac. Les répercussions cumulatives de cette politique pour l’ensemble de la population canadienne ont été évaluées pour des horizons temporels allant jusqu’à 90 ans avec un taux d’actualisation annuel de 1,5 %. Results Sur un horizon de 50 ans, une PGST conduirait à 476 814 AVAQ de plus, ainsi qu’à des diminutions de 2,3 milliards de dollars des coûts en santé, de 7,4 milliards de dollars des taxes sur les produits du tabac et de 3,1 milliards de dollars du PIB généré par l’industrie du tabac. La valeur combinée des avantages pour la santé obtenus et des coûts des soins de santé évités dépasserait la somme des recettes fiscales perdues et de la réduction du PIB si la valeur d’une AVAQ était d’au moins 17 147 $. L’utilisation de taux d’actualisation plus élevés et l’inclusion des coûts de santé non liés ont eu peu de répercussions sur l’interprétation des résultats. Conclusion La mise en oeuvre d’une PGST procurera des avantages considérables pour la santé de la population canadienne. Bien que les économies réalisées sur les coûts des soins de santé soient inférieures à la combinaison des pertes de recettes fiscales et de la baisse du PIB généré par l’industrie canadienne du tabac, la valeur des avantages pour la santé l’emporte sur les effets négatifs.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".