Perceived effectiveness of text and pictorial health warnings for smokeless tobacco packages in Navi Mumbai, India, and Dhaka, Bangladesh: findings from an experimental study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the perceived effectiveness of text and pictorial smokeless tobacco health warnings in India and Bangladesh, including different types of message content. METHODS: An experimental study was conducted in Navi Mumbai, India (n=1002), and Dhaka, Bangladesh (n=1081). Face-to-face interviews were conducted on tablets with adult (≥19 years) smokeless tobacco users and youth (16-18 years) users and non-users. Respondents viewed warnings depicting five health effects, within one of the four randomly assigned warning label conditions (or message themes): (1) text-only, (2) symbolic pictorial, (3) graphic pictorial or (4) personal testimonial pictorial messages. RESULTS: Text-only warnings were perceived as less effective than all of the pictorial styles (p<0.001 for all). Graphic warnings were given higher effectiveness ratings than symbolic or testimonial warnings (p<0.001). No differences were observed in levels of agreement with negative attitudes and beliefs across message themes, after respondents had viewed warnings. CONCLUSIONS: Pictorial warnings are more effective than text-only messages. Pictorial warnings depicting graphic health effects may have the greatest impact, consistent with research from high-income countries on cigarette warnings.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».