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Enregistrement W3173385813 · doi:10.1186/s12992-021-00719-y

How does the British Soft Drink Association respond to media research reporting on the health consequences of sugary drinks?

2021· article· en· W3173385813 sur OpenAlexaff
Marco Zenone, Diego Augusto Santos Silva, Julia Smith, Kelley Lee

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthRigourPopulation healthCausationPublic relationsPsychological interventionEnvironmental healthHealth policyHealth services researchPopulationPublic policyHealth promotionPolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sugar-sweetened beverages (SSBs) are the leading global source of added sugar intake and their consumption is associated with negative health outcomes, such as diabetes, cancers, cardiovascular diseases, and overall mortality. Despite consensus within the public health community about the need to reduce sugar intake, the non-alcoholic beverage industry engages in efforts to publicly undermine the evidence base surrounding the harmful effects of SSBs. There has been limited investigation of how SSB industry actors engage in public debates to challenge public health research and policy on SSBs. To address this gap, we thematically analyze the public comments and press releases of the British Soft Drinks Association (BSDA) since May 2014. RESULTS: A total of 175 news articles and 7 press releases were identified where the BSDA commented upon new SSB research in public settings. In these comments, four strategies were observed to undermine new research. First, the BSDA challenged study rigour and research design (n = 150). They challenged the policy implications of research by stating observational studies do not demonstrate causation, refuted data sources, questioned researcher motivations, and claimed research design did not account for confounding factors. Second, the BSDA positioned themselves as an altruistic public health partner (n = 52) intent on improving population-level nutrition citing their voluntary industry commitments. Third, the BSDA promoted concepts of safety that align with industry interests (n = 47). Lastly, the BSDA argued that the lifestyle of individual consumers should be the focus of public health interventions rather than the industry (n = 61). CONCLUSION: The findings illustrate the BSDA reliance on arguments of causation to discredit research and avoid policy interventions. Given the attention by the BSDA regarding the purported lack of evidence of causation between SSBs and non-communicable diseases, it is imperative that members of the public health community try to educate policy makers about (a) the complex nature of causation; (b) that evidence in favour of public health interventions cannot, and do not, solely rely on causation studies; and (c) that public health must sometimes abide by the precautionary principle in instituting interventions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,307 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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