The data availability landscape in seven sub-Saharan African countries and its role in strengthening sugar-sweetened beverage taxation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Credible data and indicators are necessary for country-specific evidence to support the design, implementation, monitoring and evaluation of sugar-sweetened beverage (SSB) taxation.Objective: A cross-country analysis was undertaken in seven Sub-Saharan African countries to describe the potential role of available data in strengthening SSB taxation. The objectives were to: document currently available data sources; report on public access; discuss strengths and limitations for use in monitoring SSB taxation; describe policy maker's data needs, and propose improvements in data collection.Methods: The study used a mixed-methods approach involving a secondary data analysis of publicly available documents, and a qualitative exploration of the data needs of policy makers’ using primary data. Findings were synthesised and assessed for data strengths and weaknesses, including usability and availability. SSB taxation-related data availability was critically assessed with respect to adequacy in strengthening taxation policy on SSBs.Results: Findings showed a paucity of SSB taxation-related data in all seven countries. National survey data are inadequate regarding the intake of SSBs and household expenditure on SSBs. Fiscal data from SSB tax revenue, value added tax from SSB sales, corporate income tax from SSB companies and SSB custom duty revenues, are lacking. Accurate information on the soft drink industry is not easily accessed.Conclusion: Timely, easily understood, concise, and locally relevant evidence is needed in order to inform policy development on SSBs. The relevant data are drawn from multiple sectors. Cross- sector collaboration is therefore needed. Indicators for SSBs should be developed and included in current data collection tools to ensure monitoring and evaluation for SSB taxation.
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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 | 0,017 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».