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Enregistrement W2127476447 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2013-051246

Tobacco on the web: surveillance and characterisation of online tobacco and e-cigarette advertising

2014· article· en· W2127476447 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Richardson, Ollie Ganz, Donna Vallone

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésAdvertisingCouponBannerOnline advertisingBusinessTobacco industryThe InternetMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations194
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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