Assessing the content and comprehensiveness of provincial and territorial indoor tanning legislation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canadian provincial and territorial governments have enacted legislation in response to health risks of artificial ultraviolet radiation from indoor tanning. This legislation, which differs from jurisdiction to jurisdiction, regulates the operation of indoor tanning facilities. The content and comprehensiveness of such legislation-and its differences across jurisdictions-have not been analyzed. To address this research gap, we conducted a systematic, comprehensive scan and content analysis on provincial and territorial indoor tanning legislation, including regulations and supplementary information. METHODS: Legislative information was collected from the Canadian Legal Information Institute database and an environmental scan was conducted to locate supplementary information. Through a process informed by the content of the legislation, previous research and health authority recommendations, we developed a 59-variable codebook. Descriptive statistics were calculated. RESULTS: All provinces and one of three territories have legislation regulating indoor tanning. Areas of strength across jurisdictions are youth access restrictions (n = 11), posting of warning signs (n = 11), penalties (n = 11) and restrictions on advertising and marketing targeted to youth (n = 7). Few jurisdictions, however, cover areas such as protective eyewear (n = 4), unsupervised tanning (n = 4), provisions for inspection frequency (n = 4), misleading health claims in advertisements directed toward the general public (n = 2) and screening of high-risk clients (n = 0). CONCLUSION: All provinces and one territory have made progress in regulating the indoor tanning industry, particularly by prohibiting youth and using warning labels to communicate risk. Legislative gaps should be addressed in order to better protect Canadians from this avoidable skin cancer risk.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».