Attitudes to smoke-free outdoor regulations in the USA and Canada: a review of 89 surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the published survey data on public support for smoke-free outdoor regulations in the USA and Canada (two countries at the forefront of such policies). DATA SOURCES AND STUDY SELECTION: We searched for English language articles and reports using Medline, Google Scholar and Google for the period to December 2014. We retained population-based surveys of the adult general population in jurisdictions in the USA and Canada, with a minimum survey sample of 500. DATA EXTRACTION: The analysis focused on assessing levels and trends in public support for different types of places and also explored how support varied between population groups. RESULTS: Relevant data were found from 89 cross-sectional surveys between 1993 and 2014. Support for smoke-free regulations in outdoor places tended to be highest for smoke-free school grounds (range: 57-95%) playgrounds (89-91%), and building entrances (45-89%) and lowest for smoke-free outdoor workplaces (12-46%) and sidewalks (31-49%). Support was lower among smokers, though for some types of places there was majority smoker support (eg, school grounds with at least 77% support in US state surveys after 2004). Trend data involving the same questions and the same surveyed populations suggested increased general public and smoker support for smoke-free regulations over time (eg, from 67% to 78% during 2002-2008 for smoke-free school grounds in the USA). Higher support was typically seen from women and some ethnic groups (eg, African-Americans). CONCLUSIONS: Outdoor smoke-free regulations can achieve majority public support, including from smokers.
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 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 | 0,021 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».