The impact of cigarette package design on perceptions of risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 40 countries have laws prohibiting misleading information from tobacco packages, including the words 'light', 'mild' and 'low-tar'. Little is known about the extent to which other words and package designs prove misleading to consumers. METHODS: A mall-intercept study was conducted with adult smokers (n = 312) and non-smokers (n = 291) in Ontario, Canada. Participants viewed pairs of cigarette packages that differed along a single attribute and completed ratings of perceived taste, tar delivery and health risk. RESULTS: Respondents were significantly more likely to rate packages with the terms 'light', 'mild', 'smooth' and 'silver' as having a smoother taste, delivering less tar and lower health risk compared with 'regular' and 'full flavor' brands. Respondents also rated packages with lighter colors and a picture of a filter as significantly more likely to taste smooth, deliver less tar and lower risk. Smokers were significantly more likely than non-smokers to perceive brands as having a lower health risk, while smokers of light and mild cigarettes were significantly more likely than other smokers to perceive brands as smoother and reducing risk. Perceptions of taste were significantly associated with perceptions of tar level and risk. CONCLUSION: The findings suggest that current regulations have failed to remove misleading information from tobacco packaging.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».