‘You cannot touch taxes easily’: making the case for tobacco taxation in India
Notice bibliographique
Résumé
India represents over 1.3 billion people with >100 million adult smokers. The catastrophic health costs of smoking are staggering; and estimates show that even modest increases in taxes on cigarettes and bidis would both raise substantial revenues for the government and save ∼69 million years of healthy life over the next four decades. Karnataka represents a good example of tobacco control efforts and their impact. This case study examines the factors that have contributed to tobacco control policy in Karnataka based on 23 semi-structured interviews with key informants engaged in tobacco policymaking and decision-making, tobacco control/taxation research and advocacy. Their narratives indicate that: (i) Domestic taxation policy is complicated by the complex tax structure and centralized control over taxation with the introduction of Goods and Services Tax; (ii) Implementation of legal frameworks is a challenge, due to conflicts with powerful industry and farmer lobbies. A vigorous civil society backed by the Courts is necessary to garner political support; (iii) Action on taxation is hampered by weak leadership and mixed messaging; and (iv) There is a need for innovative policy solutions to promote both demand- and supply-side measures for tobacco control. Tobacco control advocates need to recognize the political economy of tobacco control and generate strong, reliable and scientifically sound evidence to support their arguments. Working for incremental 'wins' in terms of more stringent application of existing legal frameworks can make a substantial difference even in contexts where enhancing tobacco taxes is a challenge. Promoting multisectoral action is critical, at both policy and the ground levels, by expanding ownership and responsibility for tobacco control to sectors beyond health. Finally, the health sector needs to recommit to its role as a champion for tobacco control. Failure to do so would amount to a failure on multiple fronts-public health, economic, fiscal and ethical.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».