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Enregistrement W2615328054 · doi:10.1080/23311886.2017.1325054

Death and taxes: The framing of the causes and policy responses to the illicit tobacco trade in Canadian newspapers

2017· article· en· W2615328054 sur OpenAlexaffabout
Julia Smith, Sheryl Thompson, Kelley Lee

Notice bibliographique

RevueCogent Social Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésFraming (construction)Tobacco industryNewspaperCognitive reframingPoliticsRevenuePublic policyTax revenueAdvertisingNews mediaTax policyBusinessPolitical sciencePublic economicsEconomicsLawTax reform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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