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Enregistrement W3065591707 · doi:10.1093/pch/pxaa068.086

87 Is Canadian Federal Legislation Effective in Preventing Youth Access to Vaping Initiation Products? A secret shopper and online study

2020· article· en· W3065591707 sur OpenAlexaffabout
Sebastian James Kilcommons, Simonne Horwitz, Seong Eon Ha, Kirsten Ebbert, Léa Restivo, Mary-Claire Verbeke, Ally Hays-Alberstat, Lorcan Cooke, Cameron MacKay, Mark Anselmo, Ian M. Mitchell, Juliet Guichon

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of OttawaUniversity of CalgaryQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingBusinessAdvertisingTobacco productMinor (academic)LegislationVendorElectronic cigaretteMedicineEnvironmental healthMarketingLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Electronic cigarette use (“vaping”) is associated with negative health outcomes. Vaping among youth has recently risen to the highest levels recorded. Between 2017 and 2018, Canadians 16 to 19 years old who reported vaping over the past 30 days increased by 74%. This directly coincides with the Tobacco and Vaping Products Act (the “Act”) enactment, which lifted the ban on e-cigarette importation and sales without pre-approval while attempting to restrict youth access to e-cigarettes, and the entry of JUUL e-cigarette products into the Canadian market. Objectives The purpose of the study was to evaluate the Act’s effectiveness in protecting the health of youth by preventing their access to vaping products, using a secret shopper interventional design. Design/Methods Study subjects were vaping and convenience store employees and deliverers of vaping products ordered online. Confederate researchers (minors aged 15-16 and young adults aged 19-21) entered retail stores to buy JUUL Starter Kits. Three improper scenarios were used: (1) a minor(s); (2) a young adult with no or invalid identification; and (3) a young adult with valid identification clearly purchasing on behalf of an accompanying minor. The main outcome measured was vendor willingness to sell, recorded upon exit from stores. Five minors also ordered JUUL Starter Kits online from their homes. Frequencies were calculated for each variable and tests of association were completed using chi square analysis. Results In total, 42.5% of vendors (51/120) were willing to sell JUUL Starter Kits to the young adults and minors. Most vendors requested identification in all scenarios (97/120, 80.8%) but, of these, 28 vendors were willing to sell even though no or false identification was provided (28.9% of those who requested identification). Of those vendors who did not request identification (23/130, 19.2%), all were willing to sell. Where a young adult was clearly buying vaping products for a minor, vendors were willing to sell 63.2% of the time (24/38, p=0.016). In five online purchase attempts, 60% of deliverers did not meet the Act’s verification requirements. Conclusion Given that almost half of the vendors were willing to sell JUUL Starter Kits in improper circumstances, the Act does not adequately achieve its goal of protecting the health of youth. To prevent youth access to vaping products, the Act needs stricter enforcement and amendment to impose positive obligations on vendors to request identification, to prohibit sales to adults buying for minors, and to require manufacturers to disclose the product contained in delivered parcels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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