Creating demand for foreign brands in a ‘home run’ market: tobacco company tactics in South Korea following market liberalisation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyse the tactics transnational tobacco companies (TTCs) used to increase market share in South Korea after market liberalisation in 1988, and the subsequent impact of TTCs' activities on the domestic industry and ultimately public health. METHODS: Internal tobacco industry documents were searched iteratively and analysed by keyword related to strategies for increasing market share in Korea since liberalisation. RESULTS: Following market liberalisation, TTCs faced entrenched cultural and institutional barriers in Korea which hindered increased sales of cigarette imports. TTCs identified population groups more favourably inclined towards imported brands, developed new distribution channels and used promotional activities targeting these groups. The growth in market share by TTCs suggests that these activities were successful at challenging the Korea Tobacco & Ginseng Corporation (KTGC) monopoly. In response, KTGC shifted to a proactive marketing approach and adopted strategies similar to TTCs. This, in turn, made the Korean market highly competitive. Findings show that, after market liberalisation, there was an upward trend in cigarette consumption and smoking prevalence among the targeted population groups, notably youth and young women. CONCLUSIONS: Governments engaging in trade negotiations that may lead to the opening of domestic tobacco markets need a fuller understanding of previous industry activities for expanding into emerging markets as well as how the domestic industry can change accordingly. To protect public health, the adoption of comprehensive tobacco control measures, guided by WHO Framework Convention on Tobacco Control, are needed as part of such negotiations.
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 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 | 0,002 | 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 ».