‘I had never seen so many lobbyists’: food industry political practices during the development of a new nutrition front-of-pack labelling system in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and monitor food industry use of political practices during the adoption of nutrition warning labels (WL) in Colombia. DESIGN: Document analysis of publicly available information triangulated with interviews. SETTING: Colombia. PARTICIPANTS: Eighteen key informants from the government (n 2), academia (n 1), civil society (n 12), the media (n 2) and a former food industry employee (n 1). RESULTS: In Colombia, the food industry used experts and groups funded by large transnationals to promote its preferred front-of-pack nutrition labelling (FOPL) and discredit the proposed warning models. The industry criticised the proposed WL, discussing the negative impacts they would have on trade, the excessive costs required to implement them and the fact that consumers were responsible for making the right choices about what to eat. Food industry actors also interacted with the government and former members of large trade associations now in decision-making positions in the public sector. The Codex Alimentarius was also a platform through which the industry got access to decision-making and could influence the FOPL policy. CONCLUSIONS: In Colombia, the food industry used a broad range of political strategies that could have negatively influenced the FOPL policy process. Despite this influence, the mandatory use of WL was announced in February 2020. There is an urgent need to condemn such political practices as they still could prevent the implementation of other internationally recommended measures to improve population health in the country and abroad, nutrition WL being only of them.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».