Alcohol industry, corporate social responsibility and country features in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Research on corporate behaviour can contribute to the understanding of the possible adverse impacts of alcohol-industry corporate social responsibility (CSR) initiatives and their potential influence on policymaking. This study explores the association between alcohol-industry CSR activities and selected country features in Latin America and the Caribbean. DESIGN AND METHODS: Nine health experts evaluated 148 CSR activities using a standardised protocol; activities were classified into the categories risk management CSR (rmCSR), that is, to avoid/rectify externalities (n = 67), and strategic CSR, that is, to fulfill philanthropic responsibilities (n = 81). We evaluated the associations, separately, between the number of rmCSR and of strategic CSR actions in each country with threats from public health measures (specifically, the level of research into alcohol consumption and harms, the existence of an alcohol surveillance system and the number of governmental alcohol policy actions) and per capita alcohol consumption; we adjusted by economic indices (country income level and the gross domestic product) and population size. RESULTS: Multivariate analyses showed that the higher the level of alcohol research within a country and its per capita consumption, the more likely rmSCR activities were to occur, independently of the country's economic development or population. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Results suggest rmSCR actions could be implemented as a way to preserve markets by counteracting scientific evidence about alcohol related harms. This evidence could serve as a starting point to future research, contributing to the understanding of alcohol industry behaviour and the advancement of effective public policies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».