Which type of tobacco product warning imagery is more effective and sustainable over time
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study examined smokers’ responses to pictorial health warnings (PHWs) with different types of imagery under natural exposure conditions. Methods Adult smokers from online panels in Canada (n=2357), Australia (n=1671) and Mexico (n=2537) were surveyed every 4 months from 2012 to 2013. Participants were shown PHWs on packs in their respective countries and asked about: (1) noticing PHWs; (2) negative affects towards PHWs; (3) believability of PHWs; (4) PHW-stimulated discussions; and (5) quit motivation due to PHWs. Country-specific generalised estimating equation models regressed these outcomes on time (ie, survey wave), PHW imagery type (ie, symbolic representations of risk, suffering from smoking and graphic depictions of bodily harm) and interactions between them. Results In all countries, PHW responses did not significantly change over time, except for increased noticing PHWs in Canada and Mexico, increased negative affect in Australia and decreased negative affect in Mexico. For all outcomes, symbolic PHWs were rated lower than suffering and graphic PHWs in Canada (the only country with symbolic PHWs). Graphic PHWs were rated higher than suffering PHWs for negative affect (all countries), discussions (Canada) and quit motivation (Australia). Suffering PHWs were rated higher than graphic PHWs for noticing PHWs (Canada), believability (all countries), discussions (AustraliaandMexico) and quit motivation (Mexico). Changes in noticing, believability and discussions varied somewhat by imagery type across countries. Conclusions The different PHW imagery appears to have different pathways of influence on adult smokers. Reactions to specific PHWs are similar over 1–2 years, suggesting that wear-out of PHW effects is due to decreased attention rather than the diminishing effectiveness of content.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».