MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2168793384 · doi:10.1590/s0036-36342007000800013

Smokers' reactions to cigarette package warnings with graphic imagery and with only text: a comparison between Mexico and Canada

2007· article· en· W2168793384 sur OpenAlexaboutno aff
James F. Thrasher, David Hammond, Geoffrey T. Fong, Edna Arillo‐Santillán

Notice bibliographique

RevueSalud Pública de México · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésSalience (neuroscience)Bivariate analysisPopulationMultivariate analysisTobacco controlSmoking cessationMedicineDemographyPsychologyGeographyEnvironmental healthComputer sciencePublic healthSociologyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This comparison of population-based representative samples of adult smokers in Canada (n=1 751) and Mexico (n=1 081) aimed to determine whether cigarette packages with graphic warning labels in Canada had a stronger impact than the text-only warning labels in Mexico. MATERIALS AND METHODS: Bivariate and multivariate adjusted models were used in this study. Results. Canadian smokers reported higher warning label salience (i.e., noticing labels & processing label messages) than Mexican smokers, and warning label salience independently predicted intention to quit. Moreover, Canadians had higher levels of knowledge about smoking-related health outcomes that were included as content on Canadian, but not Mexican, warning labels. Finally, a majority of Mexican smokers want their cigarette packs to contain more information than they currently contain. DISCUSSION: These results are consistent with other studies that indicate that cigarette packages whose warning labels contain prominent graphic imagery are more likely than text-only warning labels to promote smoking-related knowledge and smoking cessation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations124
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSalud Pública de MéxicoMême sujetSmoking Behavior and CessationTravaux en français237 207