Attitudes and perceptions among urban South Africans towards sugar-sweetened beverages and taxation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A tax on sugar-sweetened beverages (SSB) was introduced in South Africa in April 2018. Our objective was to document perceptions and attitudes among urban South Africans living in Soweto on factors that contribute to their SSB intake and on South Africa's use of a tax to reduce SSB consumption. DESIGN: We conducted six focus group discussions using a semi-structured guide. SETTING: The study was conducted in Soweto, Johannesburg, South Africa, 3 months before South Africa's SSB tax was implemented. PARTICIPANTS: Adults aged 18 years or above living in Soweto (n 57). RESULTS: Participants reported frequent SSB consumption and attributed this to habit, addiction, advertising and wide accessibility of SSB. Most of the participants were not aware of the proposed SSB tax; when made aware of the tax, their responses included both beliefs that it would and would not result in reduced SSB intake. However, participants indicated cynicism with regard to the government's stated motivation in introducing the tax for health rather than revenue reasons. CONCLUSIONS: While an SSB tax is a policy tool that could be used with other strategies to reduce people's high level of SSB consumption in Soweto, our findings suggest a need to complement the SSB tax with a multipronged behaviour change strategy. This strategy could include both environmental and individual levers to reduce SSB consumption and its associated risks.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».