The Impact of E-Cigarette Warnings, Warning Themes and Inclusion of Relative Harm Statements on Young Adults’ E-Cigarette Perceptions and Use Intentions
Notice bibliographique
Résumé
Although e-cigarettes in the United States are required to carry one nicotine addiction warning, little is known about the impact of other potential e-cigarette warning themes, nor about pairing warnings with messages that communicate e-cigarettes' reduced-harm potential relative to cigarettes. We randomly assigned 876 young adults (ages 18⁻29) to view e-cigarette ads in a 3 × 2 plus control online experiment that varied by warning theme (i.e., nicotine addiction; nicotine's impact on adolescent brain development; presence of harmful chemicals) and warning type-i.e., the presence ("relative harm warning") or absence ("standard warning") of a relative harm (RH) statement in the warning label ("e-cigarettes may cause harm to health but are less harmful than cigarettes"). Warning believability, informativeness, understandability and support were high across conditions and there were no significant differences by warning theme on e-cigarette harm perceptions or use intentions nor on nicotine (mis)perceptions. Perceived warning effectiveness for discouraging youth initiation was higher for the "brain" and "chemicals" warnings compared to the addiction warning. Warnings with the included RH statement were perceived as less believable and credible and were less frequently correctly recalled. Research should continue to investigate the impact of different e-cigarette warning themes and formats with priority audiences.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».