Study design: policy landscape analysis for sugar-sweetened beverage taxation in seven sub-Saharan African countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the design of a study to examine the policy landscape relevant to sugar-sweetened beverage taxation in seven sub-Saharan African countries. The study responds to the need for strong policy to address the rising burden of non-communicable diseases in the region. Sugar-sweetened beverage taxation has been widely recommended as a key component of a comprehensive policy approach to NCD prevention. However, it has proved a contentious policy intervention, with industry strongly opposing the introduction of such taxes. The aim was to identify opportunities to strengthen sugar-sweetened beverage taxation-related policy for the prevention of nutrition-related NCDs in a subset of Eastern and Southern African countries: Kenya, Tanzania, Botswana, Rwanda, Namibia, Zambia, Uganda. The study was conducted as a collaboration by researchers from nine institutions; including the seven study countries, South Africa, and Australia. The research protocol was collaboratively developed, drawing on theories of the policy process to examine the existing availability of evidence, policy context, and stakeholder interests and influence. This paper describes the development of a method for a policy landscape analysis to strengthen policies relevant to NCD prevention, and specifically sugar-sweetened beverage taxation. This takes the form of a prospective policy analysis, based on systematic documentary analysis supplemented by consultations with policy actors, that is feasible in low-resource settings. Data were collected from policy documents, government and industry reports, survey documentation, webpages, and academic literature. Consultations were conducted to verify the completeness of the policy-relevant data collection. We analysed the frames and beliefs regarding the policy 'problems', the existing policy context and understandings of sugar-sweetened beverage taxation as a potential policy intervention, and the political context across relevant sectors, including industry interests and influence in the policy process. This study design will provide insights to inform public health action to support sugar-sweetened beverage taxation in the region.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».