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Enregistrement W2338429808 · doi:10.1093/ntr/ntw107

US Smokers’ Beliefs, Experiences and Perceptions of Different Cigarette Variants Before and After the FSPTCA Ban on Misleading Descriptors Such as “Light,” “Mild,” or “Low”

2016· article· en· W2338429808 sur OpenAlexaff
Hua‐Hie Yong, Ron Borland, K. Michael Cummings, Eric N. Lindblom, Lin Li, Maansi Bansal‐Travers, Richard J. O’Connor, Tara Elton‐Marshall, James F. Thrasher, David Hammond, Mary E. Thompson, Timea Partos

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of South Carolina
Mots-clésTobacco controlPerceptionAdvertisingMedicineCommissionPackaging and labelingTasteNicotinePsychologyEnvironmental healthMarketingBusinessPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In December 2008, the Federal Trade Commission (FTC) took action that prompted the removal of nicotine and tar listings from cigarette packs and ads. As of June 2010, the US Family Smoking Prevention and Tobacco Control Act prohibited the use of explicit or implicit descriptors on tobacco packaging or in advertising that convey messages of reduced risk or exposure, specifically including terms like "light," "mild," and "low" and similar descriptors. This study evaluates the effect of these two policy changes on smokers' beliefs, experiences and perceptions of different cigarettes. METHODS: Using generalized estimating equations models, this study analyzed survey data collected between 2002 and 2013 by the International Tobacco Control Policy Evaluation Study regarding US smokers' beliefs, experiences, and perceptions of different cigarettes. RESULTS: Between 2002 and 2013, smoker misperceptions about "light" cigarettes being less harmful did not change significantly and remained substantial, especially among those who reported using lower-strength cigarettes. After the two policy changes, reported reliance on pack colors, color terms, and other product descriptors like "smooth" to determine cigarette strength style trended upward. CONCLUSIONS: Policies implemented to reduce smoker misperceptions that some cigarettes are safer than others appear to have had little impact. Because of pack colors, color terms, descriptors such as "smooth," cigarette taste or feel, and possibly other characteristics, millions of smokers continue to believe, inaccurately, that they can reduce their harms and risks by smoking one cigarette brand or sub-brand instead of another, which may be delaying or reducing smoking cessation. IMPLICATIONS: What this study adds: This study confirms that US policies to reduce smoker misperceptions that some cigarettes are less harmful than others have not been successful. Following the removal of light/low descriptors and tar and nicotine numbers from cigarette packs and ads, pack colors, color words, other descriptors (eg, smooth), and sensory experiences of smoother or lighter taste have helped smokers to continue to identify their preferred cigarette brand styles and otherwise distinguish between which brands and styles they consider "lighter" or lower in tar and, mistakenly, less harmful than others. These findings provide additional evidence to support new enforcement or regulatory action to stop cigarettes and their packaging from misleading smokers about relative risk, which may be reducing or delaying quit attempts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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