Correlates of the support for smoke-free policies amongsmokers: A cross-sectional study in six European countriesof the EUREST-PLUS ITC EUROPE SURVEYS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This report describes the support for smoke-free policies in different settings among smokers in six European countries and the relationship between their opinions about the places where smoking should be banned and their beliefs about the harms of secondhand smoke to non-smokers. METHODS: A cross-sectional survey (the ITC 6 European Country Survey, part of the EUREST-PLUS Project) was conducted using nationally representative samples of adult smokers in Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania and Spain (n=6011). We describe the prevalence of agreement and support for smoke-free policies in different settings according to sociodemographics, smoking characteristics and beliefs about the danger of secondhand smoke to non-smokers. RESULTS: There was high agreement with smoking regulations in cars with preschool children and in schoolyards of primary/secondary schools (>90% overall) and low agreement with banning smoking in outdoor terraces of bars/pubs (8.6%; 95%CI: 7.5%-9.8%) and restaurants (10.1%; 95%CI: 8.9%-11.4%). The highest support for complete smoking bans inside public places came from smokers in Poland, among women, people aged ≥25 years, who had low nicotine dependence, and who tried to quit smoking in the last 12 months. About 78% of participants agreed that tobacco smoke is dangerous to non-smokers, ranging from 63.1% in Hungary to 88.3% in Romania; the highest agreement was noted among women, the 25-54 age groups, those with higher education, low cigarette dependence, and those who tried to quit in the last 12 months. The support for complete smoking bans in public places was consistently higher among smokers who agreed that secondhand smoke is dangerous to non-smokers. CONCLUSIONS: Smokers in six European countries declared strong support for smoke-free policies in indoor settings and in settings with minors but low support in outdoor settings, particularly leisure facilities. More education is needed to increase the awareness about the potential exposure to secondhand smoke in specific outdoor areas.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».