Developing Smokeless Tobacco Prevention Messaging for At-Risk Youth: Early Lessons from “The Real Cost” Smokeless Campaign
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Smokeless tobacco (SLT) use continues to be a significant public health challenge in the United States, particularly among young males in rural areas, where use remains disproportionately high. In support of the U.S. Food and Drug Administration's first nationwide SLT public education campaign, formative research was conducted to inform campaign strategy development and test creative concepts. Methods: Qualitative research methods were used to inform the strategic direction of the campaign, identify salient message themes, and refine creative concepts. Focus groups were conducted with 252 rural male youth ages 12–17 in seven states. Groups were organized by SLT status (i.e., at-risk for initiating vs. experimenting with SLT) and age group. Results: SLT use is culturally ingrained in rural communities, and rural youth are commonly exposed to SLT through close relationships. Among this group, “dipping” (SLT use) has strong cultural significance and is perceived as safe. Members of the target audience are receptive to straightforward facts delivered by authentic messengers about the potentially harmful consequences of SLT use, specifically those that leverage the progression of short-term consequences (e.g., white patches) to long-term health effects. Conclusions: This study addresses SLT literature gaps related to youth knowledge, attitudes, and beliefs by summarizing audience learnings from formative research that was used to develop the first national SLT public education campaign.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».