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Enregistrement W2005118222 · doi:10.1108/00251740110391448

An exploratory study of the smoking issue in restaurants

2001· article· en· W2005118222 sur OpenAlexaff
May Aung, Zhang Meng, Hala Farhat, Wenqi Gan, Maya Salameh, Lijuan Wu, Qun Yang

Notice bibliographique

RevueManagement Decision · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupFeelingContent analysisPsychologyPerspective (graphical)Qualitative researchTriangulationDilemmaData collectionExploratory researchApplied psychologySocial psychologyAdvertisingMarketingSociologyBusinessComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to identify attitude differences between smokers and non‐smokers regarding smoking in restaurants and existing smoking by‐laws. The findings can assist restaurant managers to resolve the dilemma of in‐restaurant smoking. Qualitative research methods were used to capture the holistic and meaningful characteristics of real‐life events. Three different data collection techniques were employed for methodological triangulation. Content analysis was applied to the data, collected through participant observations, focus group interviews, and in‐depth interviews. To account for the relationship between a theoretical perspective and certain messages, the categories used in the content analysis were determined by both induction and deduction. The findings enhance the understanding smoking and non‐smoking customers’ thoughts, feelings, and actions in restaurants, and clarifying the resulting challenges for restaurant managers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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