Restaurant and Bar Owners’ Exposure to Secondhand Smoke and Attitudes Regarding Smoking Bans in Five Chinese Cities
Notice bibliographique
Résumé
Despite the great progress made towards smoke-free environments, only 9% of countries worldwide mandate smoke-free restaurants and bars. Smoking was generally not regulated in restaurants and bars in China before 2008. This study was designed to examine the public attitudes towards banning smoking in these places in China. A convenience sample of 814 restaurants and bars was selected in five Chinese cities and all owners of these venues were interviewed in person by questionnaire in 2007. Eighty six percent of current nonsmoking subjects had at least one-day exposure to secondhand smoke (SHS) at work in the past week. Only 51% of subjects knew SHS could cause heart disease. Only 17% and 11% of subjects supported prohibiting smoking completely in restaurants and in bars, respectively, while their support for restricting smoking to designated areas was much higher. Fifty three percent of subjects were willing to prohibit or restrict smoking in their own venues. Of those unwilling to do so, 82% thought smoking bans would reduce revenue, and 63% thought indoor air quality depended on ventilation rather than smoking bans. These results showed that there was support for smoking bans among restaurant or bar owners in China despite some knowledge gaps. To facilitate smoking bans in restaurants and bars, it is important to promote health education on specific hazards of SHS, provide country-specific evidence on smoking bans and hospitality revenues, and disseminate information that restricting smoking and ventilation alone cannot eliminate SHS hazards.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».