The effectiveness of alcohol warning labels in the prevention of Fetal Alcohol Spectrum Disorder: A brief review
Notice bibliographique
Résumé
Thomas, G., Gonneau, G., Poole, N., & Cook, J. (2014). The effectiveness of alcohol warning labels in the prevention of Fetal Alcohol Spectrum Disorder: A brief review. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(1), 91-103 doi:10.7895/ijadr.vX3i1.126Aims and Method: Alcohol warning labels are one way of influencing alcohol consumption in pregnancy and thereby preventing Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD). This scoping review describes the literature on the influence of alcohol warning labels (AWLs) for changing attitudes and behavior related to alcohol use in pregnancy; draws on the larger literature related to effectiveness of AWLs which may have relevance to FASD prevention; and situates AWLs within a continuum of strategies to prevent FASD.Findings: Our review of the published literature suggests that while AWLs are popular with the public, their effectiveness for changing drinking behavior is limited. Available research suggests that for maximum effect, AWLs should speak clearly about the consequences of alcohol consumption and should also be coordinated and integrated with other, broader social messaging campaigns. Use of AWLs related to alcohol and pregnancy must be carefully considered; their messaging has the most influence on low-risk drinkers, and to date they have not been shown to change the drinking behavior of those who drink heavily or binge during pregnancy. However, AWLs have been shown to stimulate conversations about alcohol consumption and may play a role in shifting social norms to reduce risks.Conclusions: Multiple measures are required to increase societal awareness of the risks of drinking in pregnancy, influence alcohol consumption by pregnant women, and improve the quality of support for women with alcohol and related health and social problems.
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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 | 0,035 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».