Nicotine Dependence as a Moderator of Message Framing Effects on Smoking Cessation Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The persuasiveness of gain-framed and loss-framed messages for smoking cessation may vary by smokers' characteristics. Preliminary research in non-treatment-seeking smokers has shown that level of nicotine dependence moderates the effects of framed smoking messages on quit intentions and smoking cessation attitudes. Nicotine dependence as a potential moderator of message framing effects on actual smoking outcomes among treatment-seeking smokers remains to be determined. PURPOSE: This secondary analysis of data from a smoking cessation trial (Psychol Addict Behav. 2007; 21: 534-544) examined nicotine dependence as a moderator of message framing effects on smoking cessation success. METHODS: Dependence scores were dichotomized into high and low dependence (n = 249). RESULTS: Among high-dependent smokers, gain-framed messages were associated with higher levels of smoking abstinence both during and post-treatment than loss-framed messages. There was no differential effect of gain- versus loss-framed messages among low-dependent smokers. CONCLUSION: These preliminary findings suggest that the effectiveness of message framing interventions for treatment-seeking smokers may vary by smokers' level of nicotine dependence.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».