Death and taxes: The framing of the causes and policy responses to the illicit tobacco trade in Canadian newspapers
Notice bibliographique
Résumé
The illicit tobacco trade accounts for 10% of the global cigarette market and results in US$31 billion in lost tax revenues annually. Despite legal prosecution of tobacco companies, and the introduction of new policy responses, the trade has reached an all-time high. Previous research documents how transnational tobacco companies have sought to influence government responses to the illicit trade in various countries through multiple means, including influencing of news media framing. This paper extends this analysis to Canada where the illicit trade is particularly problematic in scale and political complexity. Articles in Canadian newspapers, published from 2010-2015, were systematically searched (n=177) and analyzed to identify dominant frames, frame sponsors and policy positions related to the illicit tobacco trade. The results show that the most common frames present the issue in ways favourable to the industry. The most common non-governmental sponsors of these frames frequently have links to the tobacco industry, which are rarely disclosed. Findings indicate the need for Canadian media to be critical in its use of data sources amid industry efforts to shape public policy, and the importance of reframing policy discussions in public health terms based on independent evidence.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».