Effectiveness of the European Union text-only cigarette health warnings: findings from four countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The European Commission requires tobacco products sold in the European Union to display standardized text health warnings. This article examines the effectiveness of the text health warnings among daily cigarette smokers in four Member States. METHODS: Data were drawn from nationally representative samples of smokers from the International Tobacco Control Policy Evaluation Project surveys in France (2007), Germany (2007), the Netherlands (2008) and the UK (2006). We examined: (i) smokers' ratings of the health warnings on warning salience, thoughts of harm and quitting and forgoing of cigarettes; (ii) impact of the warnings using a Labels Impact Index (LII), with higher scores signifying greater impact; and (iii) differences on the LII by demographic characteristics and smoking behaviour. RESULTS: Scores on the LII differed significantly across countries. Scores were highest in France, lower in the UK, and lowest in Germany and the Netherlands. Across all countries, scores were significantly higher among low-income smokers, smokers who had made a quit attempt in the past year and smokers who smoked fewer cigarettes per day. CONCLUSION: The impact of the health warnings varies greatly across countries. Impact tended to be highest in countries with more comprehensive tobacco control programmes. Because the impact of the warnings was highest among smokers with the lowest socioeconomic status (SES), this research suggests that health warnings could be more effective among smokers from lower SES groups. Differences in warning label impact by SES should be further investigated.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».