Analyzing Big Tobacco’s global youth marketing strategies in Nigeria using the theory of triadic influence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Major transnational tobacco companies (TTCs) have identified Nigeria, the seventh most populous country in the world, as a market with a major revenue potential given its high youth population and growing gross domestic product (GDP). This research analyses tobacco industry-related strategies and activities targeting youth (aged 15 to 24 years) in Nigeria as existing, but most importantly, future tobacco users. Nigeria is the focus of this study because the tobacco industry has viewed it as a major emerging market since the 1990s. Successful marketing in Nigeria could provide the industry with a template for similar initiatives in other emerging markets in low- and middle-income countries.Methods The research began with a systematic review of secondary literature to determine how the tobacco industry has targeted youth globally. It then used the theory of triadic influence as a heuristic framework to categorize the various industry strategies. Quotations from internal tobacco industry documents were organized into the three streams of the theory of triadic influence: biology/personality, social and cultural/environmental streams. A total of 12 interviews were conducted with 6 policymakers and governmental officials, 2 civil society organization representatives, a high school principal, a journalist and 2 researchers to investigate how the tobacco industry had targeted youth in Nigeria.Results The findings indicate that TTCs have actively targeted youth in Nigeria since the 1990s, focusing on changing behaviour through the biology/personality, social and environmental/ cultural streams.Conclusion The study recommends that Nigeria implement and vigorously enforce its 2015 National Tobacco Control Bill.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».