Attitudes, practices and beliefs towards worksite smoking among administrators of private and public enterprises in Armenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In March 2005, Armenia enacted legislation protecting employees from secondhand smoke. This research was the first attempt to understand the attitudes, beliefs and practices of managers of public and private enterprises regarding smoke-free worksite policies. METHODS: Mixed methods were used. The study team conducted focus group discussions with worksite administrators to explore their beliefs, attitudes and practices related to worksite smoking. These findings guided development of a quantitative instrument to collect more representative data on the same issues. Using stratified random sampling, 243 worksites were interviewed from June-July 2005, representing state/municipal, health, educational, culture and business institutions in three of Armenia's largest cities. RESULTS/DISCUSSION: Smoking-related practices differed significantly across institutions. More than half of the managers (55.6%) reported having smoking restrictions at worksites, including 37.0% who reported smoke-free workplaces; however, smoking or the presence of ashtrays was observed in 27.8% of workplaces reported to be smoke-free. A substantial proportion of the administrators favored both banning indoor smoking and allowing smoking in special areas. Only 38.0% of managers were aware of employees' existing legal protections from exposure to secondhand smoke. Knowledge of these regulations was not related to adherence to smoke-free worksite policies. The research also revealed widespread confusion between the concepts of worksite smoking restrictions and smoke-free workplaces. Public awareness campaigns that promote promulgation and enforcement of worksite smoking regulations could increase employee demand for smoke-free worksites. CONCLUSION: As one of the first studies to investigate smoking-related worksite practices, attitudes and beliefs in former Soviet countries, these findings provide insight into law enforcement processes in economies in transition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».