The new age of tobacco marketing: Imagery on social media
Notice bibliographique
Résumé
Background While many areas of tobacco marketing have been restricted, the rise of digital and social media has presented an opportunity for new marketing avenues. This study looked at celebrity social media culture and its contribution to tobacco marketing. Objectives: - Assess the prevalence of such marketing. - Assess who is being targeted, which audience segments. - Determine what types of tobacco products are being marketed. - Analyze themes or frames used to make these products appealing. Methods Qualitative and quantitative methods were used to assess the celebrity social media setting. The top 10 global celebrity personalities were included for assessment. Only Instagram accounts were included as sources for data collection. Instagram posts were reviewed for imagery of tobacco products, content, and audience targets. From this data a thematic analysis was conducted to assess frames and narratives used within marketing tactics. Review of social media posts was limited to a 3 year time frame starting October 1, 2014 and ending September 30, 2017. Results Tobacco related marketing remains present on social media within the celebrity culture. Many of the top 10 followed celebrities had portrayals of tobacco embedded within their profile and/or posts. Young females are overtly targeted and traditional themes such as fashion, glamour, fun, sex appeal and free-will continue to be used as marketing frames. Conclusions These findings demonstrate the need for intervention to monitor and restrict tobacco related marketing on social media. While it's difficult to determine the source of tobacco marketing social media (industry placed or without paid placement) it warrants a discussion about influence of the celebrity and digital cultures on health behaviours. In the absence of regulation, celebrities should be considerate and responsible for the harmful imagery shared over social media.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».