Dimensions underlying legislator support for tobacco control policies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To propose and test a new classification system for characterising legislator support for various tobacco control policies. DESIGN: Cross sectional study. SUBJECTS: Federal and provincial legislators in Canada serving as of October 1996 who participated in the Canadian Legislator Study (n = 553; response rate 54%). MAIN OUTCOME MEASURES: A three factor model (Voters, Tobacco industry, Other interest groups) that assigns nine tobacco control policies according to legislators' hypothesised perceptions of which group is more directly affected by these policies. RESULTS: Based on confirmatory factor analysis, the proposed model had an acceptable fit and showed construct validity. Multivariate analysis indicated that three of the predictors (believing that the government has a role in health promotion, being a non-smoker, and knowledge that there are more tobacco than alcohol caused deaths) were associated with all three factor scales. Several variables were associated with two of the three scales. Some were unique to each scale. CONCLUSIONS: Based on our analyses, legislator support for tobacco control policies can be grouped according to our a priori factor model. The information gained from this work can help advocates understand how legislators think about different types of tobacco control policies. This could lead to the development of more effective advocacy strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».