A systematic review of cannabis health warning research
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis legalization provides an opportunity to communicate with consumers through mandated health warnings on cannabis packaging. However, research on cannabis health warnings is a nascent field. Therefore, a review is needed to synthesize cannabis health warning research and inform ongoing policy discussions. Methods: This paper used systematic review guidelines to search online databases, including PubMed Central, Scopus, Web of Science, Jstor, Communication and Mass Media Complete, Medline, PsycINFO, and Google Scholar. Search strings combined the terms "cannabis" or "marijuana" with "health warning" or "health warning message" or "warning label" or "health warning label" or "health information label." Results were synthesized narratively. Results: = 6; 35.3 %). Evidence indicated mandated cannabis health warnings improved noticing and recall of health warning content. Cannabis health warnings describing risks of addiction were consistently rated the least effective. Pictorial cannabis health warnings generally outperformed text-only warnings when displayed on their own, while experiments with warnings on products had mixed results. Cannabis health warnings decreased product appeal, mainly when package branding was minimized. Conclusions: Health warnings on cannabis packaging are an important strategy to communicate risk to consumers. Mandating warnings increased notice, recall, and health knowledge. Warnings with pictures and describing specific risks were most effective, as was showing warnings without product branding.
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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».