Smokers’ support for tobacco endgame measures in Canada: findings from the 2016 International Tobacco Control Smoking and Vaping Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian government has committed to an endgame target of less than 5% tobacco use by 2035. The aims of this study were to assess baseline levels of support for potential endgame policies among Canadian smokers, by province/region, demographic characteristics and smoking-related correlates, and to identify predictors of support. METHODS: We analyzed data for 3215 adult (age ≥ 18 yr) smokers from the Canadian arm of the 2016 International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey. We estimated weighted percentages of support for endgame measures for 6 provinces/regions of the country. We used weighted logistic regression models to identify predictors of support for 14 endgame strategies. RESULTS: Among cigarette endgame policies, support was highest for reducing nicotine content (70.2%), raising the legal age for purchase (69.8%), increasing access to alternative nicotine products (65.8%) and banning marketing (58.5%). Among e-cigarette policies, there was majority support for restricting youth access (86.1%), restricting nicotine content (64.9%), prohibiting use in smoke-free places (63.4%) and banning marketing (54.8%). The level of support for other endgame measures ranged from 28.9% to 45.2%. Support for cigarette and e-cigarette policies was generally higher among smokers with intentions to quit and those from Quebec. Support for e-cigarette policies was generally lower among smokers who also used e-cigarettes daily. INTERPRETATION: There is considerable support among Canadian smokers for endgame policies that go beyond current approaches to tobacco control. Our findings provide a baseline for evaluating future trends in smokers' support for innovative measures to radically reduce smoking rates in Canada.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».