The influence of threatening visual warnings on tobacco packaging: Measuring the impact of threat level, image size, and type of pack through psychophysiological and self-report methods
Notice bibliographique
Résumé
The first aim of this research was to assess the effectiveness, in terms of emotional and behavioral reactions, of moderately vs. highly TVWs (Threatening Visual Warnings) displayed on tobacco packs. Given the key role that emotional reactions play in explaining the effect of TVWs on behaviors, psychophysiological and self-report methods were used-for the first time in this context-to measure the emotions provoked by TVWs. The second aim of this research was to determine whether increasing the size of warnings, and their display on plain packaging (compared with branded packaging) would improve their effectiveness. A within-subjects experiment was conducted. Three variables were manipulated: health warning threat level (high vs. moderate), image size (40% vs. 75%) and pack type (plain vs. branded). \n \nA convenience sample of 48 French daily smokers participated. They were exposed to eight different packs of cigarettes in a research lab at the University of Rennes. Smokers' emotions and behavioral intentions were recorded through self-reports. Emotions were also evaluated using psychophysiological measurements: electrodermal activity and facial electromyography. The results revealed that TVWs with a high threat level are the most effective in increasing negative emotions (fear, disgust, valence, arousal) and behavioral intentions conducive to public health (desire to quit, etc.). They also highlight the appeal of increasing the size of the warnings and displaying them on plain packs, because this influences emotions, which is the first step toward behavioral change. Increasing the threat level of TVWs from moderate to high seems beneficial for public health. Our results also confirm the relevance of recent governmental decisions to adopt plain packaging and larger TVWs (in the UK, France, Ireland, Canada, New Zealand, Hungary, etc.).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».