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Enregistrement W2025063688 · doi:10.1542/peds.2006-2897

Exposure to Movie Smoking Among US Adolescents Aged 10 to 14 Years: A Population Estimate

2007· article· en· W2025063688 sur OpenAlexaboutno aff
James D. Sargent, Susanne E. Tanski, Jennifer Gibson

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteDartmouth College
Mots-clésMedicineAudience measurementDemographyQuarter (Canadian coin)Sample (material)PopulationCharacter (mathematics)AdvertisingEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several studies have linked seeing smoking in movies with adolescent smoking, but none have determined how much movie smoking adolescents see. OBJECTIVE: Our aim was to determine exposure to movie smoking in a representative sample of young US adolescents. METHODS. We surveyed 6522 nationally representative US adolescents aged 10-14 years. We content analyzed 534 contemporary box-office hits for movie smoking. Each movie was assigned to a random subsample of adolescents (mean: 613) who were asked whether they had seen the movie. Using survey weights, we estimated the total number of US adolescents who had seen each movie and then multiplied by the number of smoking depictions in each movie to obtain gross smoking impressions seen by adolescents. RESULTS: The 534 movies were mainly rated PG-13 (41%) and R (40%), and 74% contained smoking (3830 total smoking occurrences). On average, each movie was seen by 25% of the adolescents surveyed. Viewership was higher with increased age and lower for R-rated movies. Overall, these movies delivered 13.9 billion gross smoking impressions, an average of 665 to each US adolescent aged 10-14 years. Although this sample's R-rated movies contained 60% of smoking occurrences, they delivered only 39% of smoking impressions because of lower adolescent viewership. Thirty popular movies each delivered > or =100 million gross smoking impressions. Thirty actors each delivered >50 million smoking impressions, such that just 1.5% of actors delivered one quarter of all character smoking to the adolescent sample. CONCLUSIONS: Popular movies deliver billions of smoking images and character smoking depictions to young US adolescents. Removing smoking from youth-rated films would substantially reduce exposure from new box-office hits. Furthermore, the popular actors who frequently smoke in movies could have a major impact on adolescent movie smoking exposure by choosing not to portray characters who smoke.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations62
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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