Social norms towards smoking and electronic cigarettesamong adult smokers in seven European Countries: Findingsfrom the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study explores whether current smokers' social norms towards smoking and electronic cigarettes (e-cigarettes) vary across seven European countries alongside smoking and e-cigarette prevalence rates. At the time of surveying, England had the lowest current smoking prevalence and Greece the highest. Hungary, Romania and Spain had the lowest prevalence of any e-cigarette use and England the highest. METHODS: Respondents were adult (≥18 years) current smokers from the 2016 EUREST-PLUS ITC (Romania, Spain, Hungary, Poland, Greece, Germany) and ITC 4CV England Surveys (N=7779). Using logistic regression, associations between country and (a) smoking norms and (b) e-cigarette norms were assessed, adjusting for age, sex, income, education, smoking status, heaviness of smoking, and e-cigarette status. RESULTS: Compared with England, smoking norms were higher in all countries: reporting that at least three of five closest friends smoke (19% vs 65-84% [AOR=6.9-24.0; Hungary-Greece]), perceiving that people important to them approve of smoking (8% vs 14-57% [1.9-51.1; Spain-Hungary]), perceiving that the public approves of smoking (5% vs 6-37% [1.7-15.8; Spain-Hungary]), disagreeing that smokers are marginalised (9% vs 16-50% [2.3-12.3; Poland-Greece]) except in Hungary. Compared with England: reporting that at least one of five closest friends uses e-cigarettes was higher in Poland (28% vs 36% [2.7]) but lower in Spain and Romania (28% vs 6-14% [0.3-0.6]), perceiving that the public approves of e-cigarettes was higher in Poland, Hungary and Greece (32% vs 36-40% [1.5-1.6]) but lower in Spain and Romania in unadjusted analyses only (32% vs 24-26%), reporting seeing e-cigarette use in public at least some days was lower in all countries (81% vs 12-55% [0.1-0.4]; Spain-Greece). CONCLUSIONS: Smokers from England had the least pro-smoking norms. Smokers from Spain had the least pro-e-cigarette norms. Friend smoking and disagreeing that smokers are marginalised broadly aligned with country-level current smoking rates. Seeing e-cigarette use in public broadly aligned with country-level any e-cigarette use. Generally, no other norms aligned with product prevalence.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».