How Does the Probability of Purchasing Moderately Sugary Beverages and 100% Fruit Juice Vary Across Sugar Tax Structures?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sugar-sweetened beverage taxes are increasingly used to discourage sugar intake; however, the impact on consumer preferences for particular products is largely unknown. This study explored the impact of two tax structures (tiered vs. nontiered and inclusive vs. exclusive of 100% fruit juice) on participants' probability of purchasing moderately sugary beverages and 100% fruit juice. METHODS: A sample of 3,584 Canadians aged 13 years and older completed a series of beverage purchasing tasks, each corresponding to a different tax condition, within an experimental marketplace. Tax conditions included a no-tax control, plus four taxes varying by structure (tiered vs. nontiered) and whether or not 100% fruit juice was included. RESULTS: The odds of purchasing a moderately sugary beverage were higher under tiered versus nontiered taxes. Purchases of higher sugar beverages differed little across tiered versus nontiered structures. Odds of purchasing 100% fruit juice were lower when these products were taxed versus not taxed. CONCLUSIONS: Results suggest that two key tax structures are likely to function as expected; taxes including 100% fruit juice products may lead to lower probability of purchasing fruit juice, and taxes incorporating multiple tiers may be more likely to encourage purchases of moderately sugary products than nontiered formats.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».