Evidence of a health risk ‘signalling effect’ following the introduction of a sugar-sweetened beverage tax
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».