Cross-country content analysis of e-cigarette packaging: a codebook and study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Marketing elements on packaging can influence the appeal of electronic cigarette (EC) products. ECs can contain nicotine and their long-term health effects are unknown; it is important to monitor elements such as packaging which may influence the appeal and uptake of EC products by youth. This study therefore aims to describe marketing elements used on the packaging of commonly used EC products in England, Canada, and the US, countries with different EC marketing regulations. Methods and analysis. We will conduct two content analyses of EC products and their packaging. The first will focus on liquid-containing products (disposable devices, e-liquid refills) in Canada, England, and the US; the second on EC devices (tank, cartridge, and disposable) in England. We will use a codebook to systematically record elements present on EC products and their packaging, including: warnings, product information (e.g., flavour and nicotine), characteristics and design of the packaging and the product (e.g., shape, size), claims (e.g., health-related, cost-related), digital and interactive elements, colours, other graphic elements, and coder impressions. EC products will be sampled based on the most popular brands identified from surveys conducted by the International Tobacco Control Policy Evaluation Project (ITC) and Action on Smoking and Health (ASH). Approximately 144 products will be sampled for the cross-country analysis and 45 for the single-country analysis. We will report frequencies of each element, discuss frequently identified codes, and describe any notable differences between countries and product types. Ethics and dissemination. No ethical concerns. Results will be submitted for publication in a peer-reviewed journal.
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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 | 0,059 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,015 |
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 ».