Policy coherence, health and the sustainable development goals: a health impact assessment of the Trans-Pacific Partnership
Notice bibliographique
Résumé
The international community, comprised of national governments, multilateral agencies and civil society organisations, has recently negotiated a set of 17 sustainable development goals (SDGs) and 169 targets to replace the Millennium Development Goals, which expired in 2015. For progress in implementing the SDGs, ensuring policy coherence for sustainable development will be essential. We conducted a health impact assessment to identify potential incoherences between contemporary regional trade agreements (RTAs) and nutrition and health-related SDGs. Our findings suggest that obligations in RTAs may conflict with several of the SDGs. Areas of policy incoherence include the spread of unhealthy commodities, threats to equitable access to essential health services, medicines and vaccines, and reduced government regulatory flexibility. Scenarios for future incoherence are identified, with recommendations for how these can be avoided or mitigated. While recognising that governments have multiple policy objectives that may not always be coherent, we contend that states implementing the SDGs must give greater attention to ensure that binding trade agreements do not undermine the achievement of SDG targets.
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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 | 0,031 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».