Smokers' responses toward cigarette pack warning labels in predicting quit intention, stage of change, and self-efficacy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This paper is concerned with the effects of cigarette pack warning labels on quitting intentions. We examined whether different responses among smokers toward cigarette pack warning labels could predict quit intentions and self-efficacy in quitting. Variables studied were "noticing warning labels during last month," "reading or looking closely at warning labels," "avoiding looking at labels during last month," "thinking about health risks of smoking because of the warning labels, "more likely to quit because of the warning labels," and "stopping from having a cigarette when about to smoke one because of the labels." METHODS: A total of 2,006 adult smokers in Malaysia were surveyed in face-to-face interviews using a standardized questionnaire. Of those, 1,919 male smokers were included in the analyses. RESULTS: The responses "more likely to quit because of the warning labels" and "stopped from having a cigarette when about to smoke one" significantly predicted all stages of change and self-efficacy, independent of the other measures. In addition, thinking about the health risks and reading the warnings more often added extra predictive capacity but only in the early stages of contemplating change. DISCUSSION: Less intense processing of the information may be important in initiating thoughts, but cognitions about quitting and foregoing cigarettes are the key mechanisms by which warnings stimulate quitting intentions and help smokers feel capable of succeeding. Malaysian smokers appear to respond to warnings in ways comparable with those from developed countries.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».