Skin Cancer Prevention Coverage in Popular US Women’s Health and Fitness Magazines: An Analysis of Advertisements and Articles
Notice bibliographique
Résumé
The desire to be tan is a phenomenon that public health researchers have investigated, as exposure to UV radiation increases the chances of developing skin cancer. Media messages in women's magazines have been shown to contribute to this problem. Much less is known about the prevalence of skin cancer prevention messages in these magazines. This study's aim was to identify the number and type of articles and advertised products devoted to skin health (sun protection and skin cancer prevention in particular) within five popular U.S. greater than women's health and fitness magazines. We analyzed articles and advertisements over seven months of issues of the following popular women's health and fitness magazines: Fitness, Health, Self, Shape, and Women's Health, March 2013 through September 2013. Overall, 31 issues of the five magazines with a total of 780 articles and 1,986 advertisements were analyzed. Of the 780 articles, a mere 2.9% (n=23) were devoted to skin. Of the 258 skin product advertisements, less than 20% of the products contained sun protection factor (SPF). These findings suggest that women's health and fitness magazines can improve their efforts in informing women of skin cancer risks and preventive measures to minimize these risks. The role of these magazines in building health literacy among their readers is also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».