The Sweetened Beverage Tax in Cook County, Illinois: Lessons From a Failed Effort
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To describe the public health and policy lessons learned from the failure of the Cook County, Illinois, Sweetened Beverage Tax (SBT). Methods. This retrospective, mixed-methods, qualitative study involved key informant (KI) and discussion group interviews and document analysis including news media, court documents, testimony, letters, and press releases. Two coders used Atlas.ti v.8A to analyze 321 documents (from September 2016 through December 2017) and 6 KI and discussion group transcripts (from December 2017 through August 2018). Results. Key lessons were (1) the SBT process needed to be treated as a political campaign, (2) there was inconsistent messaging regarding the tax purpose (i.e., revenue vs public health), (3) it was important to understand the local context and constraints, (4) there was implementation confusion, and (5) the media influenced an antitax backlash. Conclusions. The experience with the implementation and repeal of the Cook County SBT provides important lessons for future beverage tax efforts. Public Health Implications. Beverage taxation efforts need to be treated as political campaigns requiring strong coalitions, clear messaging, substantial resources, and work within the local context.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| 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 | 0,022 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».