Alcohol Health Warning Labels: A Rapid Review with Action Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
A rapid review of research on health warning labels located on alcohol containers (AWLs) was conducted. Using five search engines (Embase, Medline, Pubmed, Scopus, Psyinfo), 2975 non-duplicate citations were identified between the inception date of the search engine and April 2021. Of those, 382 articles were examined and retrieved. We selected 122 research papers for analysis and narrative information extraction, focusing on population foci, study design, and main outcomes. Research included public opinion studies, surveys of post-AWL implementation, on-line and in-person experiments and real-world quasi-experiments. Many studies focused on the effects of the 1989 United States Alcoholic Beverage Labeling Act on perceptions, intentions and behavior. Others focused on Australia, Canada, the United Kingdom, England or Scotland, Italy and France. There was substantial variation in the design of the studies, ranging from small-scale focus groups to on-line surveys with large samples. Over time, evidence has been emerging on label design components, such as large size, combination of text and image, and specific health messaging, that is likely to have some desired impact on knowledge, awareness of risk and even the drinking behavior of those who see the AWLs. This body of evidence provides guidance to policy-makers, and national and regional authorities, and recommendations are offered for discussion and consideration.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».