Understandings of the component causes of harm from cigarette smoking in Australia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: To investigate relationships between smoking-related behaviours and knowledge of the disease risks of smoking and the causes of smoking harms, using a four-way division of 'component causes': nicotine, other substances found in unburned tobacco, combustion products of tobacco and additives. DESIGN AND METHODS: The data were collected using an on-line survey in Australia with 1047 participants in three groups; young non-smokers (18 to 25), young smokers (18 to 25) and older smokers (26 and above). RESULTS: Most participants agreed that cancer and heart disease are major risks of smoking but only a quarter accurately quantified the mortality risk of lifetime daily smoking. Very few (two of 1047) correctly estimated the relative contributions of all four component causes. Post-hoc analyses reinterpreting responses as expressions of relative concern about combustion products and nicotine showed that 29% of participants rated combustion products above nicotine. We delineated six relative concern segments, most of which had distinctive patterns of beliefs and actions. However, higher levels of concern about combustion products were only weakly positively associated with harm reducing beliefs and actions. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Most smokers do not appear to understand the risks of smoking and their causes well enough to be able to think systematically about the courses of action open to them to reduce their health risk. To facilitate informed decision-making, tobacco control communicators may need to better balance the dual aims of creating fear/negative affect about smoking and imparting knowledge about the health harms and their mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».