Beer, wine and distilled spirits in Ontario: A comparison of recent policies, regulations and practices
Notice bibliographique
Résumé
Aims There is a long-standing discussion about whether some beverages are more likely to be linked with high-risk drinking and damage than others, and implications for beverage specific alcohol policies. While the evidence is inconclusive, when controlling for individual consumption, some studies have shown elevated risks by beverage type. This paper examines the situation in Ontario, Canada, from 1995 to present (2011) on several dimensions in order to assess the differences by beverage and their rationale with a specific focus on the most recent policie. Methods This paper draws on archival consumption statistics, taxation and pricing arrangements, and retailing and marketing practices. Results Off-premise sales, which represent an estimated 75% of ethanol, involve several channels: stores controlled by the Liquor Control Board (LCBO) – which sell all spirits, imported and domestic wines, and beer products; the Beer Store network which sell all beers; and Ontario winery stores – which sell Ontario wines. In LCBO stores Ontario wines are more prominently displayed than other beverages, and extensive print advertising tends to feature wine over beer and spirits. There are also differences by beverage in terms of taxation and price. The taxes on higher alcohol content beverage types account for a higher portion of the retail price than taxes on lower alcohol content beverage types. Furthermore, minimum price regulations allow for differential minimum pricing per standard drink [17.05 ml ethanol] across beverage types. Conclusions The apparent rationale for these arrangements is not primarily that of favouring lighter-strength beverages in order to reduce harm, but rather to accommodate long-standing vested interests which are primarily financially based.
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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) | 0,001 | 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 ».