Is the alcohol industry doing well by ‘doing good’? Findings from a content analysis of the alcohol industry’s actions to reduce harmful drinking
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aims of this study were to: (1) describe alcohol industry corporate social responsibility (CSR) actions conducted across six global geographic regions; (2) identify the benefits accruing to the industry ('doing well'); and (3) estimate the public health impact of the actions ('doing good'). SETTING: Actions from six global geographic regions. PARTICIPANTS: A web-based compendium of 3551 industry actions, representing the efforts of the alcohol industry to reduce harmful alcohol use, was issued in 2012. The compendium consisted of short descriptions of each action, plus other information about the sponsorship, content and evaluation of the activities. Public health professionals (n=19) rated a sample (n=1046) of the actions using a reliable content rating procedure. OUTCOME MEASURES: WHO Global strategy target area, estimated population reach, risk of harm, advertising potential, policy impact potential and other aspects of the activity. RESULTS: The industry actions were conducted disproportionately in regions with high-income countries (Europe and North America), with lower proportions in Latin America, Africa and Asia. Only 27% conformed to recommended WHO target areas for global action to reduce the harmful use of alcohol. The overwhelming majority (96.8%) of industry actions lacked scientific support (p<0.01) and 11.0% had the potential for doing harm. The benefits accruing to the industry ('doing well') included brand marketing and the use of CSR to manage risk and achieve strategic goals. CONCLUSION: Alcohol industry CSR activities are unlikely to reduce harmful alcohol use but they do provide commercial strategic advantage while at the same time appearing to have a public health purpose.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».