Changes in industry marketing of electronic nicotine delivery systems on social media following FDA's prioritized enforcement policy: a content analysis of Instagram and Twitter posts
Notice bibliographique
Résumé
Background In February 2020, FDA prioritized enforcement of flavored (other than tobacco- or menthol-flavored) cartridge-based electronic nicotine delivery systems (ENDS) without premarket authorization. To explore potential marketing changes, we conducted a content analysis of brands' social media posts, comparing devices and flavors before/after the policy. Methods We sampled up to three posts before (November 6, 2019–February 5, 2020) and after the policy (February 6–May 6, 2020) from brands' Instagram ( n = 33) and Twitter ( n = 30) accounts ( N = 302 posts). Two analysts coded posts for device type and flavor. We summarized coded frequencies by device, flavor, and device-flavor combination, and by platform. Results In posts mentioning devices and flavors, those featuring flavored (other than tobacco- or menthol-flavored) cartridge-based devices (before: 2.5%; after: 0%) or tobacco- or menthol-flavored cartridge-based devices (before: 0%; after: 2.8%) were uncommon while any flavor disposables were most common (before: 10.8%; after: 14.6%) particularly after the policy. Half of posts featured devices without flavor (before: 50.0%; after: 50.0%) and one-fifth had no device or flavor references (before: 21.5%; after: 18.8%). Conclusions In the months before and after the policy, it appears ENDS brands were not using social media to market flavored (excluding tobacco- or menthol-flavored) cartridge-based ENDS (i.e., explicitly prioritized) or tobacco- or menthol-flavored cartridge-based devices (i.e., explicitly not prioritized). Brands were largely not advertising specific flavored products, but rather devices without mentioning flavor (e.g., open/refillable, disposable devices). We presented a snapshot of what consumers saw on social media around the time of the policy, which is important to understanding strategies to reach consumers in an evolving ENDS landscape.
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».