Who smokes in smoke-free public places in China? Findings from a 21 city survey
Notice bibliographique
Résumé
Efforts toward controlling secondhand smoke in public places have been made throughout China. However, in contrast to the western world, significant challenges remain for effectively implementing smoke-free regulations. This study explores individual and regional factors which influence smoking in smoke-free public places. Participants included 16 866 urban residents, who were identified through multi-stage sampling conducted in 21 Chinese cities. The reported smoking prevalence in smoke-free public places was 41.2%. Of those who smoked in smoke-free public places, 45.9% had been advised to stop smoking. Participants stated that no-smoking warnings/signs with 'please' in the statement had a better likelihood of gaining compliance and preventing smoking in public spaces. Multilevel logistic regression analysis showed that ethnicity, education, occupation, type of smoking, age of smoking initiation, smoking situation, stress, household smoking restrictions and city population were all associated with smoking in smoke-free public places. Interestingly local smoke-free regulations were not associated with smoking in public places. The findings underscore that efforts to restrict smoking in public places in China should emphasize strong enforcement, while simultaneously raising public awareness of the perils of second hand smoke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».