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Enregistrement W2901956891 · doi:10.1186/s12992-018-0413-2

From transit hub to major supplier of illicit cigarettes to Argentina and Brazil: the changing role of domestic production and transnational tobacco companies in Paraguay between 1960 and 2003

2018· article· en· W2901956891 sur OpenAlexafffund
Roberto Iglesias, Benoît Gomis, Natalia Carrillo Botero, Philip L. Shepherd, Kelley Lee

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthSimon Fraser University
Mots-clésSocial policyBusinessPublic healthProduction (economics)Tobacco industryEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceInternational tradeEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Paraguay has reportedly been a major transit hub for illicit tobacco products since the 1960s, initially to supply markets in Argentina and Brazil and, more recently, other regional markets and beyond. However, to date there has been no systematic analysis, notably independent of the tobacco industry, of this trade including the roles of domestic production and transnational tobacco companies (TTCs). This article fills that gap by detailing the history of Paraguay's illicit cigarette trade to Brazil and Argentina of TTC products and Paraguayan production between 1960 and 2003. The effective control of illicit cigarette flows, under Article 15 of the World Health Organization (WHO) Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) and the Protocol to Eliminate the Illicit Trade in Tobacco Products, requires fuller understanding of the changing nature of the illicit trade. METHODS: We systematically searched internal industry documents to understand the activities and strategies of leading TTCs in Paraguay and subregion over time. We also mapped illicit trade volume and patterns using US government and UN data on the cigarette trade involving Paraguay. We then estimated Paraguay's cigarette production from 1989 to 2003 using tobacco leaf flows from the United Nations Commodity Trade Statistics Database (UN Comtrade). RESULTS: We identify four phases in the illicit tobacco trade involving Paraguay: 1) Paraguay as a transit hub to smuggle BAT and PMI cigarettes from the U.S. into Argentina and Brazil (from the 1960s to the mid-1970s); 2) BAT and PMI competing in north-east Argentina (1989-1994); 3) BAT and PMI competing in southern and southern-east Brazil (mid to late 1990s); and 4) the growth in the illicit trade of Paraguayan manufactured cigarettes (from the mid- 1990s onwards). These phases suggest the illicit trade was seeded by TTCs, and that the system of supply and demand on lower priced brands they developed in the 1990s created a business opportunity for manufacturing in Paraguay. Brazil's efforts to fight this trade, with a 150% tax on exports to Latin American countries in 1999, further prompted supply of the illicit trade to shift from TTCs to Paraguayan manufacturers. CONCLUSION: This paper extends evidence of the longstanding complicity of TTCs in the illicit trade to this region and the consequent growth of Paraguayan production in the 1990s. Our findings confirm the need to better understand the factors influencing how the illicit tobacco trade has changed over time, in specific regional contexts, and amid tobacco industry globalization. In Paraguay, the changing roles of TTC and domestic production have been central to shifting patterns of illicit supply and distribution since the 1960s. Important questions are raised, in turn, about TTCs efforts to participate as legitimate partners in global efforts to combat the problem, including a leading role in data gathering and analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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