Tobacco on the web: surveillance and characterisation of online tobacco and e-cigarette advertising
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
BACKGROUND: Despite the internet's broad reach and potential to influence consumer behaviour, there has been little examination of the volume, characteristics, and target audience of online tobacco and e-cigarette advertisements. METHODS: A full-service advertising firm was used to collect all online banner/video advertisements occurring in the USA and Canada between 1 April 2012 and 1 April 2013. The advertisement and associated meta-data on brand, date range observed, first market, and spend were downloaded and summarised. Characteristics and themes of advertisements, as well as topic area and target demographics of websites on which advertisements appeared, were also examined. RESULTS: Over a 1-year period, almost $2 million were spent by the e-cigarette and tobacco industries on the placement of their online product advertisements in the USA and Canada. Most was spent promoting two brands: NJOY e-cigarettes and Swedish Snus. There was almost no advertising of cigarettes. About 30% of all advertisements mentioned a price promotion, discount coupon or price break. e-Cigarette advertisements were most likely to feature messages of harm reduction (38%) or use for cessation (21%). Certain brands advertised on websites that contained up to 35% of youth (<18 years) as their audience. CONCLUSIONS: Online banner/video advertising is a tactic used mainly to advertise e-cigarettes and cigars rather than cigarettes, some with unproven claims about benefits to health. Given the reach and accessibility of online advertising to vulnerable populations such as youth and the potential for health claims to be misinterpreted, online advertisements need to be closely monitored.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle