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Enregistrement W3173125605 · doi:10.1016/j.foodpol.2021.102104

Evidence of a health risk ‘signalling effect’ following the introduction of a sugar-sweetened beverage tax

2021· article· en· W3173125605 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFood Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionCentre for Diet and Activity ResearchNational Institute for Health and Care ResearchUnited Kingdom Clinical Research CollaborationCancer Research UKPan American Health OrganizationInternational Development Research CentreBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésBusinessPublic economicsSignallingAdvertisingAdded sugarPublic healthMarketingObesityEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consuming sugar-sweetened beverages (SSBs) has been associated with increased rates of obesity and type 2 diabetes, making SSBs an increasingly popular target for taxation. In addition to changing prices, the introduction of an SSB tax may convey information about the health risks of SSBs (a signalling effect). If SSB taxation operates in part by producing a health risk signal, there may be important opportunities to amplify this effect. Our aim was to assess whether there is evidence of a risk signalling effect following the introduction of the Barbados SSB tax. We used process tracing to assess the existence of a signalling effect around sodas and sugar-sweetened juices (juice drinks). We used three data sources: 611 archived transcripts of local television news, 30 interviews with members of the public, and electronic point of sales data (46 months) from a major grocery store chain. We used directed content analysis to assess the qualitative data and an interrupted time series analysis to assess the quantitative data. We found evidence consistent with a risk signalling effect following the introduction of the SSB tax for sodas but not for juice drinks. Consistent with risk signalling theory, the findings suggest that consumers were aware of the tax, believed in a health rationale for the tax, understood that sodas were taxed and perceived that sodas and juice drinks were unhealthy. However consumers appear not to have understood that juice drinks were taxed, potentially reducing tax effectiveness from a health perspective. In addition, the tax may have incentivised companies to increase advertising around juice drinks (undermining any signalling effect) and to introduce low-cost SSB product lines. Policymakers can maximize the impact of risk signals by being clear about the definition of taxed SSBs, emphasizing the health rationale for introducing such a policy, and introducing co-interventions (e.g. marketing restrictions) that reduce opportunities for industry countersignals. These actions may amplify the impact of an SSB tax.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle