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Enregistrement W2154698062 · doi:10.1136/tc.9.suppl_2.ii18

Anti-smoking advertising campaigns targeting youth: case studies from USA and Canada

2000· article· en· W2154698062 sur OpenAlexaboutno aff
Cornelia Pechmann

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTobacco-Related Disease Research Program
Mots-clésAdvertisingYouth smokingAdvertising campaignSmoking preventionPolitical scienceBusinessEnvironmental healthSmoking cessationMedicineTobacco controlPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assist in planning anti-smoking advertising that targets youth. Using five US state campaigns, one US research study, and a Canadian initiative as exemplars, an attempt is made to explain why certain advertising campaigns have been more cost effective than others in terms of reducing adolescent smoking prevalence. Several factors which prior research and theory suggest may be important to cost effectiveness are examined. Specifically, three variables pertaining to the advertising message (content, consistency, and clarity) and two variables related to the advertising execution or style (age of spokesperson and depiction of smoking behaviour) are studied. DESIGN: A case study approach has been combined with supplemental data collection and analysis. To assess campaign effects, published articles and surveys of adolescent smoking prevalence in campaign versus control (non-campaign) locations were utilised. Adolescent subjects provided supplemental data on the advertising message variables. Trained adults content analysed each advertisement to assess the executional variables. SUBJECTS: A total of 1128 seventh grade (age 12-13 years) and 10th grade (age 15-16 years) students participated in the supplemental data collection effort. RESULTS: An anti-smoking advertising campaign initiated by Vermont researchers was found to be the most cost effective in that it significantly reduced adolescent smoking prevalence at a low per capita cost. Next in order of cost effectiveness were California, Massachusetts, and Florida because behavioural outcomes were inconsistent across time and/or grades. California was ranked higher than the other two because it spent less per capita. Minnesota and Canada were ineffective at reducing adolescent smoking prevalence, and no comparison outcome data were available for Arizona. Four factors were found to be associated with increased cost effectiveness: (1) a greater use of message content that prior research suggests is efficacious with youth; (2) a more concentrated use of a single efficacious message; (3) an avoidance of unclear messages; and (4) an increased use of youthful spokespeople that adolescents could more readily identify with. No indication was found that depictions of smoking undermined campaign effectiveness by inadvertently implying that smoking was prevalent. CONCLUSIONS: The highly cost effective Vermont campaign can be used as a model for future efforts. It is estimated that 79% of the Vermont advertisements conveyed efficacious messages, 58% concentrated on a single efficacious message, 70% showed youthful spokespeople, and only 4% contained unclear messages. The results suggest that, in the less effective campaigns, as few as 25% of the advertisements contained messages that prior research indicates should be efficacious with youth, as few as 10% of the advertisements focused on one efficacious message, and up to 32% of the advertisements lacked clearcut messages.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations81
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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