Social Marketing in Malaysia: Cognitive, Affective, and Normative Mediators of the TAK NAK Antismoking Advertising Campaign
Notice bibliographique
Résumé
Antismoking mass media campaigns are known to be effective as part of comprehensive tobacco control programs in high-income countries, but such campaigns are relatively new in low- and middle-income countries and there is a need for strong evaluation studies from these regions. This study examines Malaysia's first national antismoking campaign, TAK NAK. The data are from the International Tobacco Control Malaysia Survey, which is an ongoing cohort survey of a nationally representative sample of adult smokers (18 years and older; N = 2,006). The outcome variable was quit intentions of adult smokers, and the authors assessed the extent to which quit intentions may have been strengthened by exposure to the antismoking campaign. The authors also tested whether the impact of the campaign on quit intentions was related to cognitive mechanisms (increasing thoughts about the harm of smoking), affective mechanisms (increasing fear from the campaign), and perceived social norms (increasing perceived social disapproval about smoking). Mediational regression analyses revealed that thoughts about the harm of smoking, fear arousal, and social norms against smoking mediated the relation between TAK NAK impact and quit intentions. Effective campaigns should prompt smokers to engage in both cognitive and affective processes and encourage consideration of social norms about smoking in their society.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».