How do smokers respond to pictorial and threatening tobacco warnings? The role of threat level, repeated exposure, type of packs and warning size
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the role of two structural factors – threat level depicted on fear messages and warning size – as well as two contextual factors – repeated exposure and type of packs – on pictorial and threatening tobacco warnings’ effectiveness. Design/methodology/approach A two (warning threat level: moderate vs high) × two (coverage: 40 vs 75 per cent) × two (packaging type: plain vs branded) within-subjects experiment was carried out. Subjects were exposed three times to pictorial and threatening tobacco warnings. Both self-report and psychophysiological measurements of emotion were used. Findings Results indicate that threat level is the most effective structural factor to influence smokers’ reactions, while warning size has very low impact. Furthermore, emotional arousal, fear and disgust, as well as attitude toward tobacco brand, decrease after the second exposure to pictorial and threatening tobacco warnings, but stay stable at the third exposure. However, there is no effect of repetition on the emotional valence component, arousal-subjective component, on intention of quitting or of reducing cigarette consumption. Finally, there is a negative effect of plain packs on attitude toward tobacco brand over repeated exposures, but there is no effect of the type of packs on smokers’ emotions and intentions. Social implications Useful marketing social guidance, which might help government decision-makers increase the effectiveness of smoking reduction measures, is offered. Originality/value For the first time in this context, psychophysiological and self-report measurements were combined to measure smokers’ reactions toward pictorial and threatening tobacco warnings in a repeated exposure study.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».