Trade challenges at the World Trade Organization to national noncommunicable disease prevention policies: A thematic document analysis of trade and health policy space
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has long been contested that trade rules and agreements are used to dispute regulations aimed at preventing noncommunicable diseases (NCDs). Yet most analyses of trade rules and agreements focus on trade disputes, potentially overlooking how a challenge to a regulation's consistency with trade rules may lead to 'policy or regulatory chill' effects whereby countries delay, alter, or repeal regulations in order to avoid the costs of a dispute. Systematic empirical analysis of this pathway to impact was previously prevented by a dearth of systematically coded data. METHODS AND FINDINGS: Here, we analyse a newly created dataset of trade challenges about food, beverage, and tobacco regulations among 122 World Trade Organization (WTO) members from January 1, 1995 to December 31, 2016. We thematically describe the scope and frequency of trade challenges, analyse economic asymmetries between countries raising and defending them, and summarise 4 cases of their possible influence. Between 1995 and 2016, 93 food, beverage, and tobacco regulations were challenged at the WTO. 'Unnecessary' trade costs were the focus of 16.4% of the challenges. Only one (1.1%) challenge remained unresolved and escalated to a trade dispute. Thirty-nine (41.9%) challenges focussed on labelling regulations, and 18 (19.4%) focussed on quality standards and restrictions on certain products like processed meats and cigarette flavourings. High-income countries raised 77.4% (n = 72) of all challenges raised against low- and lower-middle-income countries. We further identified 4 cases in Indonesia, Chile, Colombia, and Saudi Arabia in which challenges were associated with changes to food and beverage regulations. Data limitations precluded a comprehensive evaluation of policy impact and challenge validity. CONCLUSIONS: Policy makers appear to face significant pressure to design food, beverage, and tobacco regulations that other countries will deem consistent with trade rules. Trade-related influence on public health policy is likely to be understated by analyses limited to formal trade disputes.
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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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».