Regret and rationalization among smokers in Thailand and Malaysia: Findings from the International Tobacco Control Southeast Asia Survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test whether differences of history and strength in tobacco control policies will influence social norms, which, in turn, will influence quit intentions, by influencing smokers' regret and rationalization. DESIGN: The data were from the International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Southeast Asia Survey, a cohort survey of representative samples of adult smokers in Thailand (N = 2,000) and Malaysia (N = 2,006). The survey used a stratified multistage sampling design. MAIN OUTCOME MEASURES: Measures included regret, rationalization, social norms, and quit intention. RESULTS: Thai smokers were more likely to have quit intentions than Malaysian smokers. This difference in quit intentions was, in part, explained by the country differences in social norms, regret, and rationalization. Reflecting Thailand's history of stronger tobacco control policies, Thai smokers, compared with Malaysian smokers, perceived more negative social norms toward smoking, were more likely to regret, and less likely to rationalize smoking. Mediational analyses revealed that these differences in social norms, accounted, in part, for the country-quit intention relation and that regret and rationalization accounted, in part, for the social norm-quit intention relation. CONCLUSION: The results suggest that social norms toward smoking, which are shaped by tobacco control policies, and smokers' regret and rationalization influence quit intentions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».