ENDS advertising expenditures in English language media in the USA, 2015–2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic nicotine delivery system (ENDS) advertising is associated with ENDS purchase and use. This study assessed trends in ENDS advertisement (ad) expenditures in the USA from 2015 to 2020 overall, by media channel and by advertiser. METHODS: Data came from Numerator, which conducts surveillance of ads and estimates expenditures. The estimates are dollars spent (adjusted to 2020) by the advertiser for each ad occurrence for print, radio, television and digital (online, mobile) media channels. ENDS ad expenditures were assessed by quarter, media channel and the top five advertisers based on ad occurrences. RESULTS: Overall ENDS ad expenditures increased from $38 million in 2015 to $217 million in 2019 before decreasing to a low of $22 million in 2020. By media channel, print expenditures led the channels with more than twice as much spent as television, four times more than radio and 10 times more than digital. By advertiser, JUUL led in ENDS ad expenditures from 2015 to 2020 with almost $189 million spent, followed by British American Tobacco (BAT, $105 million) and Imperial Tobacco ($62 million). CONCLUSIONS: Overall ad expenditures were relatively stable from 2015 to mid-2018 when large expenditures by JUUL and subsequent expenditures by BAT and Imperial Tobacco led to expenditure highs in 2019. E-cigarette and vaping-associated lung injury (EVALI), the JUUL self-imposed ad suspension and COVID-19 likely all played a role in advertising lows in 2020. The absence of popular Puff Bar brand ads from the traditional media channels studied highlights the importance of monitoring direct and indirect advertising on newer media channels like social media.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».