Pictorial health warning label content and smokers' understanding of smoking-related risks--a cross-country comparison
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to assess smokers' level of agreement with smoking-related risks and toxic tobacco constituents relative to inclusion of these topics on health warning labels (HWLs). 1000 adult smokers were interviewed between 2012 and 2013 from online consumer panels of adult smokers from each of the three countries: Australia (AU), Canada (CA) and Mexico (MX). Generalized estimating equation models were estimated to compare agreement with smoking-related risks and toxic tobacco constituents. For disease outcomes described on HWLs across all three countries, there were few statistical differences in agreement with health outcomes (e.g. emphysema and heart attack). By contrast, increases in agreement where the HWLs were revised or introduced on HWLs for the first time (e.g. blindness in AU and CA, bladder cancer in CA). Similarly, samples from countries that have specific health content or toxic constituents on HWLs showed higher agreement for that particular disease or toxin than countries without (e.g. higher agreement for gangrene and blindness in AU, higher agreement for bladder cancer and all toxic constituents except nitrosamines and radioactive polonium in CA). Pictorial HWL content is associated with greater awareness of smoking-related risks and toxic tobacco constituents.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle