Exposure to Electronic Cigarette Television Advertisements Among Youth and Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE Currently, the US Food and Drug Administration does not regulate electronic cigarette (e-cigarette) marketing unless it is advertised as a smoking cessation aid. To date, the extent to which youth and young adults are exposed to e-cigarette television advertisements is unknown. The objective of this study was to analyze trends in youth and young adult exposure to e-cigarette television advertisements in the United States. METHODS Nielsen data on television household audiences’ exposure to e-cigarette advertising across US markets were examined by calendar quarter, year, and sponsor. RESULTS Youth exposure to television e-cigarette advertisements, measured by target rating points, increased 256% from 2011 to 2013. Young adult exposure increased 321% over the same period. More than 76% of all youth e-cigarette advertising exposure occurred on cable networks and was driven primarily by an advertising campaign for 1 e-cigarette brand. CONCLUSIONS E-cigarette companies currently advertise their products to a broad audience that includes 24 million youth. The dramatic increase in youth and young adult television exposure between 2011 and 2013 was driven primarily by a large advertising campaign on national cable networks. In the absence of evidencebased public health messaging, the current e-cigarette television advertising may be promoting beliefs and behaviors that pose harm to the public health. If current trends in e-cigarette television advertising continue, awareness and use of e-cigarettes are likely to increase among youth and young adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».