The impact of cigarette warning labels and smoke-free bylaws on smoking cessation: evidence from former smokers.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To effectively address the health burden of tobacco use, tobacco control programs must find ways of motivating smokers to quit. The present study examined the extent to which former smokers' motivation to quit was influenced by two tobacco control policies recently introduced in the Waterloo Region: a local smoke-free bylaw and graphic cigarette warning labels. METHODS: A random digit-dial telephone survey was conducted with 191 former smokers in southwestern Ontario, Canada in October 2001. Former smokers who had quit in the previous three years rated the factors that influenced their decision to quit and helped them to remain abstinent. RESULTS: Thirty-six percent of former smokers cited smoke-free policies as a motivation to quit smoking. Former smokers who quit following the introduction of a total smoke-free bylaw were 3.06 (CI95 = 1.02-9.19) times more likely to cite smoking bylaws as a motivation to quit, compared to former smokers who quit prior to the bylaw. A total of 31% participants also reported that cigarette warning labels had motivated them to quit. Former smokers who quit following the introduction of the new graphic warning labels were 2.78 (CI9 = 1.20-5.94) times more likely to cite the warnings as a quitting influence than former smokers who quit prior to their introduction. Finally, 38% of all former smokers surveyed reported that smoke-free policies helped them remain abstinent and 27% reported that warning labels helped them do so. CONCLUSION: More stringent smoke-free and labelling policies were associated with a greater impact upon motivations to quit.
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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 | 0,008 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».