Bibliographic record
Abstract
Au cœur d’un développement technologique rapide et de problématiques croissantes autour de la santé publique, la cigarette électronique est devenue un dispositif suscitant une polarisation mondiale. Le Canada est le précurseur d’une législation mise en place qui vise à réduire la consommation de tabac et l’addiction à la nicotine. La cigarette électronique est un produit qui, théoriquement, devrait contribuer à cet effet. Cependant, il y a plusieurs approches autour de cette problématique. D’un côté, les cigarettes électroniques sont considérées comme le Saint Graal aidant à faciliter la cessation tabagique – représentant l’ultime réponse au sevrage tabagique. D’un autre côté, elles sont considérées comme un produit qui, à long terme, entraînera plus d'initiation au tabac et de dépendance à la nicotine. Cette étude examine le processus complexe d'élaboration d'une politique réglementaire en explorant comment les groupes de défense du vapotage et de santé publique interagissent avec Santé Canada. Une approche qualitative est adoptée pour déterminer les facteurs qui animent les deux perspectives à cette question polarisée, dans le but de trouver un terrain d'entente et une compréhension sur le sujet. Ce projet s’appuie sur les approches d’institutionnalisme historique ainsi que sur les groupes de pressions l’advocacy coalition frameworks afin de décrire comment les mécanismes de dépendances, les préjugés idéologiques et les groupes de pression influencent les décisions réglementaires. Cette étude propose des recommandations politiques pour soutenir les efforts de cessation tabagique et la prévention de l'initiation des jeunes au tabac. Les résultats soulignent l'importance d'une prise de décision transparente et la nécessité de prendre en compte les conséquences imprévues potentielles de la réglementation
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".