Policy Influencer and General Public Support for Proposed Alcohol Healthy Public Policy Options in Alberta and Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although alcohol consumption is considered a major modifiable risk factor for chronic disease, policies to reduce alcohol-related harm remain low on the Canadian policy agenda. The objective of this study was to understand support for population-level healthy public policies to reduce alcohol-related harm by assessing the attitudes of policy influencers and the public in two Canadian provinces, and by sociodemographic characteristics. METHOD: A stratified sample of the general public (n = 2,400) and a census sample of policy influencers (n = 302) in Alberta and Quebec participated in the 2016 Chronic Disease Prevention Survey, which included questions to assess support for alcohol-specific policies. Differences in levels of support were determined by calculating differences in the proportion of support for alcohol control policies, comparing groups by regional and sociodemographic characteristics. The modified Nuffield Council on Bioethics Intervention Ladder was used to assess support according to the level of individual intrusiveness. RESULTS: We found that policy influencers and general public respondents were supportive of both information-based policies, with the exception of warning labels, and more restrictive policies targeting youth (e.g., enforcement). Both groups were less favorable to alcohol-specific policies that guided choice through disincentives (e.g., taxation). There were more differences in policy support by sociodemographic characteristics among the public. CONCLUSIONS: For health advocates to advance policies to reduce alcohol-related harms at the population level, they will need to mobilize additional support for more intrusive, yet more effective, policy interventions. Advocacy efforts should focus on communicating the effectiveness and positive outcomes of these interventions to help garner support.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».