Trends in E-Cigarette and Tobacco Cigarette Purchasing Behaviors by Youth in the United States, Canada, and England, 2017–2022
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This paper describes trends in youth e-cigarette (EC) and tobacco cigarette (TC) purchasing behaviors in Canada, England, and the United States (US) in relationship to changing minimum legal age (MLA) laws. Methods: Data are from eight cross-sectional online surveys among national samples of 16- to 19-year-olds in Canada, England, and the US conducted from 2017 to 2022 (N = 104,467). Average wave percentage change in EC and TC purchasing prevalence and purchase locations were estimated using Joinpoint regressions. Results: EC purchasing increased between 2017 and 2022, although the pattern of change differed by country. EC purchasing plateaued in 2019 for the US and in 2020 for Canada, while increasing through 2022 for England. TC purchasing declined sharply in the US, with purchasing from traditional retail locations declining, while purchasing from social sources increased. Vape shops were the most common location for EC purchasing, although declining in England and the US. Conclusion: Trends in EC and TC purchasing trends in the US are consistent with the expected impact of the federal MLA law increasing the legal age to 21 years in December 2019.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».