Instagram Posts Related to Backwoods Cigarillo Blunts: Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Instagram, one of the most popular social media platforms among youth, offers a unique opportunity to examine blunts-partially or fully hollowed-out large cigars, little cigars, and cigarillos that are filled with marijuana. Cigarillo brands like Backwoods (Imperial Tobacco Group Brands LLC) have product features that facilitate blunt making, including a variety of brand-specific flavors that enhance the smoking experience (eg, honey, dark stout). Backwoods has an active online presence with a user-friendly website. OBJECTIVE: This study examined the extent to which Backwoods cigarillo-related posts on Instagram showed blunt making. Instagram offers a unique opportunity to examine blunt making as Instagram accounts will contain images reflective of behavior occurring without the prime of a researcher. METHODS: Data consisted of publicly available Instagram posts with the hashtag #backwoods collected from August 30 to September 12, 2018. Inclusion criteria for this study included an Instagram post with the hashtag "#backwoods". Rules were established to content analyze posts. Categories included Type of post (ie, photo, video, or both); Blunt-related hashtags (ie, the corresponding post caption contained one or more hashtags like #blunts, #cannabis, and #weed that were identified in previous social media research); Rolling blunts (ie, the post contained an image of one or more individuals rolling a Backwoods cigarillo visibly containing marijuana); and Smoking blunts (ie, the post contained an image of one or more individuals blowing smoke or holding a lit blunt). We coded images for Product flavor reference, where a code of 1 showed a Backwoods cigarillo pack with a brand-specific flavor (eg, honey, dark stout, Russian crème) visible in the blunt-related image, and a code of 0 indicated that it was not visible anywhere in the image. RESULTS: Among all posts (N=1206), 871 (72.2%) were coded as Blunt-related hashtags. A total of 125 (10.4%) images were coded as Smoking blunts, and 25 (2.1%) were coded as Rolling blunts (ie, Backwoods cigarillo explicitly used to roll blunts). Among blunt images, 434 of 836 (51.9%) were coded as Product flavor (ie, a Backwoods pack with a brand-specific flavor was visible). CONCLUSIONS: Most Backwoods cigarillo-related Instagram images were blunt-related, and these blunt-related images showed Backwoods packages indicating flavor preference. Continued monitoring and surveillance of blunt-related posts on Instagram is needed to inform policies and interventions that reduce the risk that youth may experiment with blunts. Specific policies could include restrictions on product features (eg, flavors, perforated lines, attractive resealable foil pouches, sale as singles) that facilitate blunt making.
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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».