Predictors of smoking in cars with nonsmokers: Findings from the 2007 Wave of the International Tobacco Control Four Country Survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».