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Enregistrement W2800558272 · doi:10.1093/ntr/nty075

Translational Science: Basic Science to Public Policy and Back Again

2018· article· en· W2800558272 sur OpenAlexaff
Laurie Zawertailo

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslational scienceScience policyTranslational researchEngineering ethicsPolitical scienceData scienceMedicineComputer sciencePublic administrationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this month’s issue of Nicotine & Tobacco Research, the overarching theme is translational science in tobacco control. To set the stage there is an excellent review from the SRNT Basic Science Network1 on the ways in which findings from basic science research has informed and shaped public policy and how bidirectional communication between basic scientists and policy makers can further improve the translation of knowledge into policy. Given the current landscape of an ever-increasing variety of tobacco and nicotine products such as heat-not-burn, very low nicotine cigarettes (VLNCs) and other alternative nicotine delivery systems, there is a need for both tobacco research and policy to be nimble in order to adapt and implement relevant evidence-based policies. Next there are several papers assessing the effectiveness of cigarette package warnings as a public health policy. Lazard et al.2 present findings on believability of cigarette warnings regarding the addictive potential of nicotine in cigarettes and menthol as a contributor to the addictive potential of cigarettes. They found that the majority of adolescents and adults believe that both cigarettes and nicotine are addictive but are less likely to believe that menthol cigarettes are more addictive than regular cigarettes. This supports the policy of adding warning labels regarding addictiveness. Four studies assessing Graphic Warning Labels (GWLs) report similar findings. In a study by Cochran et al.3 neural processing of GWLs and how this affects attentional bias towards smoking cues was assessed using EEG. Their findings indicate that anxiety-provoking GWLs actually increase attentional bias to smoking cues while GWLs that elicit disgust has the opposite effect. They conclude that GWLs that are disgust-focused may be a better public health strategy for encouraging cessation attempts among current smokers. The second study also assessed attentional bias but researchers were interested in whether the size of the GWLs themselves altered visual attention and negative affect and intentions to quit.4 They found that GWLs that covered 50% of the package were more effective than GWLs covering 30% of the package at increase visual attention and negative affect. Intentions to quit were also higher among smokers exposed to the 50% GWL than those not exposed to a GWL, while those exposed to 30% GWL did not differ from controls on quit intention. The authors conclude that larger GWLs may be more effective, although courts in the United States have blocked this. The third study by Morgan et al.5 demonstrated that GWLs were more effective than text only warnings in sparking conversations among smokers social networks regarding the health effects of smoking and quitting than those exposed to text only warnings. A study comparing responses to GWLs over time in both Canada and Australia6 demonstrates that while attention to GWLs decreased over a 2-year period, cognitive responses increased especially in higher SES smokers, again demonstrating the overall effectiveness of the policy. These findings are confirmed in another study in North Carolina7 showing that while emotional and cognitive reactions to GWLs may wane over time, quit intentions actually increase. These studies taken together demonstrate that GWLs have the desired effect on smokers and as such are an effective public policy cessation intervention.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,062
Communication savante0,0240,046
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0520,049
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,006

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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