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Enregistrement W1988240510 · doi:10.1093/ntr/ntq008

Predictors of smoking in cars with nonsmokers: Findings from the 2007 Wave of the International Tobacco Control Four Country Survey

2010· article· en· W1988240510 sur OpenAlexafffundabout
Sara C Hitchman, Geoffrey T. Fong, Andrew Hyland

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensResearch CanadaOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooCancer Research UK
Mots-clésTobacco controlEnvironmental healthTelephone surveyMedicineSmokePublic healthTobacco smokeDemographyAdvertisingGeographyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study examines the proportion and characteristics of smokers who smoke in cars with nonsmokers across four countries and the potentially modifiable correlates of this behavior. METHODS: Respondents included a total of 6,786 current adult smokers from Wave 6 (September 2007-February 2008) of the International Tobacco Control Four Country Survey, a random digit-dial telephone survey of nationally representative samples of adult smokers in Australia, the United Kingdom, Canada, and the United States. RESULTS: Reports of smoking in cars with nonsmokers ranged from a low of 29% in Australia and the United Kingdom, to 34% in Canada, and to a high of 44% in the United States. Daily smokers who were from the United States, male, and younger were the most likely to smoke in cars with nonsmokers. Several potentially modifiable factors were also found to be related to this behavior, including smoke-free homes and beliefs about the dangers of cigarette smoke exposure to nonsmokers. CONCLUSIONS: A considerable proportion of smokers continue to smoke in cars with nonsmokers across the four countries, particularly in the United States. Public health campaigns should educate smokers about the hazards of cigarette smoke exposure and promote the need for smoke-free cars. These findings provide a foundation of evidence relevant for jurisdictions that are considering banning smoking in cars.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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