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.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».