Support for Minimum Legal Sales Age Laws Set to Age 21 Across Australia, Canada, England, and United States: Findings From the 2018 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although the United States has seen a rapid increase in tobacco minimum legal sales age (MLSA) laws set to age 21, there is wide variation across high-income countries and less is known about policy support outside of the United States. We examined the prevalence of support for tobacco MLSA 21 laws as well as associations by sociodemographic, smoking, and household characteristics among current and former adult smokers. METHODS: In this cross-sectional analysis, we used the 2018 International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey to examine support for MLSA 21 laws among 12 904 respondents from Australia, Canada, England, and United States. RESULTS: Support for raising the legal age of purchasing cigarettes/tobacco to 21 ranged from 62.2% in the United States to 70.8% in Canada. Endorsement also varied by age, such that 40.6% of 18-20 years old supported the policy compared with 69.3% of those aged ≥60 years. In the adjusted regression model, there was also higher support among respondents who were female than male, non-white than white, those who did not allow smoking in the household than those that did, and those who had children in the household than those that did not. There were no differences by household income, education, or smoking status. CONCLUSIONS: Most current and former smokers, including a sizable minority of those aged ≤20 years, support raising the legal age of purchasing cigarettes/tobacco to 21. IMPLICATIONS: There was strong support for MLSA 21 laws among smokers and former smokers across Australia, Canada, England, and the United States, providing evidence for the increasing public support of the passage of these laws beyond the United States.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».