Neural biomarkers for assessing different types of imagery in pictorial health warning labels for cigarette packaging: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Countries around the world have increasingly adopted pictorial health warning labels (HWLs) for tobacco packages to warn consumers about smoking-related risks. Research on how pictorial HWLs work has primarily analysed self-reported responses to HWLs; studies at the neural level comparing the brain's response to different types of HWLs may provide an important complement to prior studies, especially if self-reported responses are systematically biased. In this study we characterise the brain's response to three types of pictorial HWLs for which prior self-report studies indicated different levels of efficacy. METHODS: Current smokers rated pictorial HWLs and then observed the same HWLs during functional MRI (fMRI) scanning. Fifty 18-50-year-old current adult smokers who were free from neurological disorders were recruited from the general population and participated in the study. Demographics, smoking-related behaviours and self-reported ratings of pictorial HWL stimuli were obtained prior to scanning. Brain responses to HWLs were assessed using fMRI, focusing on a priori regions of interest. RESULTS: Pictorial HWL stimuli elicited activation in a broad network of brain areas associated with visual processing and emotion. Participants who rated the stimuli as more emotionally arousing also showed greater neural responses at these sites. CONCLUSIONS: Self-reported ratings of pictorial HWLs are correlated with neural responses in brain areas associated with visual and emotional processing. Study results cross-validate self-reported ratings of pictorial HWLs and provide insights into how pictorial HWLs are processed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».