Improving Knowledge that Alcohol Can Cause Cancer is Associated with Consumer Support for Alcohol Policies: Findings from a Real-World Alcohol Labelling Study
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge that alcohol can cause cancer is low in Canada. Alcohol labels are one strategy for communicating alcohol-related harms, including cancer. Extending existing research observing an association between knowledge of the alcohol-cancer link and support for alcohol policies, this study examined whether increases in individual-level knowledge that alcohol is a carcinogen following an alcohol labelling intervention are associated with support for alcohol polices. Cancer warning labels were applied to alcohol containers at the intervention site, and the comparison site did not apply cancer labels. Pre-post surveys were conducted among liquor store patrons at both sites before and two-and six-months after the intervention was stopped due to alcohol industry interference. Limiting the data to participants that completed surveys both before and two-months after the cancer label stopped, logistic regression was used to examine the association between increases in knowledge and support for policies. Support for pricing and availability policies was low overall; however, increases in individual-level knowledge of the alcohol-cancer link was associated with higher levels of support for pricing policies, specifically, setting a minimum unit price per standard drink of alcohol (OR = 1.86, 95% CI: 1.11-3.12). Improving knowledge that alcohol can cause cancer using labels may increase support for alcohol policies. International Registered Report Identifier (IRRID): RR2-10.2196/16320.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».