Reactions on Twitter towards Australia's proposed import restriction on nicotine vaping products: a thematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In June 2020, the Australian Government announced that personal importation of nicotine vaping products (NVP) would be prohibited, pending a 12-month classification and regulation review by the Therapeutic Goods Administration. This brief report examines the themes of responses on Twitter to this announcement. METHODS: Simple random sampling was used to retrieve tweets containing keywords from 19 to 26 June 2020. Tweets were manually coded and descriptive statistics calculated for themes and policy position. RESULTS: The vast majority of the 1,168 tweets were anti-policy. Themes included: criticism towards government (59.8%), activism against NVP restriction (38%), potential adverse consequences (30.8%) and support for NVP restriction (1.4%). Tweets that identified potential adverse consequences of NVP restriction cited: smoking relapse for individuals currently using NVPs (75.6%); the impact of policy enforcement (8.6%); illicit market (8.3%); panic buying (3.6%); difficulty obtaining prescriptions (2.8%); and impacts on NVP businesses (2.8%). CONCLUSION: Tweets predominately objected to the policy announcement. Approximately three-quarters of tweets that cited potential adverse consequences of the policy mentioned smoking relapse as their primary concern. Implications for public health: User-generated content on Twitter was primarily used to lobby against the proposed policy, which was subsequently amended.
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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».