Plain Package; Can It Affect Health Awareness and Quit Smoking Attempt Behavior?
Notice bibliographique
Résumé
AbstractPurpose: Graphic Pictorial Health Warnings (GPHW) Policy has been implemented in Indonesia since 2014, but the numbers have never shown declining yet. A few countries like Australia and Canada use plain package policy as a new approach to reducing it. Even the plain package policy has been not implemented in Indonesia, this could be preliminary research as an alternative solution.Design/Methodology/Approach: Paired t-test conducted to test the significant difference between smoker’s perception about a regular and plain package. Because of a plain package has not implemented yet, we demonstrate a product’s prototype and ask them to imagine if the policy has actually implemented. This preliminary research use cross-section methods to gain the data. To test the effect, we collected information from 200 active smokers in Palembang, Indonesia using a questionnaire.Findings: Significant difference (< 0.05 ) occurs between smoker's perception about health awareness and quit smoking behavior at the regular and plain package. There is 9 item to compare each other and two overall variables. Six of a nine-item variable has significant difference each other (< 0.05), and also two others (< 0.05).Practical implication: As preliminary findings, this significant difference addressed to formulate a better GPHW Policy. It can use to gain more smoker's attention to health awareness and drive quit smoking attempt behavior. And we propose ongoing social marketing campaign related to amplify the effect of a plain package according to research findings.Originality/value: We conduct a preliminary test to compared smoker’s perception at the regular package and plain package, even the plain ones have been not implemented yet. To make more realistic about plain package’s response, we use a prototype to amplify their visualization. Social marketing campaign related to a plain package ongoing.Keywords: disturbing pictures on cigarettes pack, graphical picture health warning, health awareness, quit smoking attempt behavior, social marketing.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».