Implications for farmers of measures to reduce sugars consumption
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the impact of reduced consumption of free sugars in line with World Health Organization recommendations, on sugar farmers globally. METHODS: Using multiregion input-output analysis, we estimated the proportional impact on production volumes of a 1% reduction in free sugars consumption by the public. We extracted data on sugar production from the Food and Agriculture Organization of the United Nations database for the top 15 sugar-cane- and beet-producing countries globally, and created a custom multiregion input-output database to assess the proportions of production going to human consumption, drawing on household expenditure surveys and national input-output databases (data valid for years 2000-2015). We also considered the impact on production volumes in relation to countries' gross domestic product. FINDINGS: A high proportion of current sugar production from these countries goes to human consumption, and would thus be impacted by reduced consumption of sugars. The largest impacts on cane sugar production, and thus on farmers, would likely occur in Brazil, China, India and Thailand and on beet production in Belarus, Germany, Russian Federation and United States of America. CONCLUSION: A global opportunity exists for public health leadership to bring together the health, economic, environmental and agriculture sectors to collaborate and build capacity for promotion of alternative livelihoods for sugar farmers. Lessons regarding strategy and the importance of political economy factors can be learnt from tobacco control measures. Further research to quantify the impact of reductions in sugars consumption would provide useful insights for designing policies to complement and strengthen efforts to improve diets and health.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».