Policy implementation learnings from the introduction of a mandatory alcohol pregnancy warning label
Notice bibliographique
Résumé
Policy makers lack guidance on effective ways to introduce alcohol warnings, making it important to document the experiences of early adopter countries. Aims of this study were to (i) assess uptake of a mandated pregnancy warning label in Australia, (ii) identify the placement of the warning on products (i.e. front, back, side, top, or bottom), and (iii) compare the results for (i) and (ii) between 2023 and 2024 to provide insights into industry willingness to engage with the policy. In-store visits and web-scraping were used to capture product images that were coded for presence and location of the mandatory pregnancy warning (2023: n = 5923; 2024: n = 6666). Four years after the initial introduction of the policy, corresponding to 1 year after the end of the implementation transition period, 22% of assessed products did not display the mandatory pregnancy warning. In both 2023 and 2024, prevalence was lowest in the spirits category and among single unit and imported products. In most instances, warnings were located on the back of products, although a substantial proportion of multi-packs displayed the warning on the underneath panel of the packaging. The Australian experience offers important insights for other jurisdictions introducing health warnings on alcohol products. Clearly specified compliance deadlines and requirements for warning location could overcome the identified implementation issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».