Exploring attitudes toward taxation of sugar-sweetened beverages in rural Michigan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While policies to address "obesity" have existed for decades, they have commonly focused on behavioral interventions. More recently, the taxation of sugar-sweetened beverages is gaining traction globally. This study sought to explore individuals' attitudes and beliefs about sugar-sweetened beverages being taxed in a rural Michigan setting. METHODS: This qualitative study was conducted using critical policy analysis. Data were collected in 25 semi-structured, audio-recorded interviews with adult Michiganders. Following data collection, transcripts were coded into themes using NVivo software. RESULTS: Four themes emerged in participants' perspectives regarding sugar-sweetened beverages being taxed: resistance, unfamiliarity, tax effects, and need for education. While some participants were unfamiliar with sugar-sweetened beverage taxes, many viewed taxation as a "slippery slope" of government intervention, which invoked feelings of mistrust. In addition, participants predicted a sugar-sweetened beverage tax would be ineffective at reducing intake, particularly among regular consumers, who were frequently perceived as mostly low income and/or of higher weight. CONCLUSIONS: Further research is needed to explore perceptions of sugar-sweetened beverage taxes in different geographic areas in the USA to examine how perceptions vary. Policymakers should be aware of the potential implications of this health policy with respect to government trust and stigma towards lower income and higher-weight individuals.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».