Policy Inertia on Regulating Food Marketing to Children: A Case Study of Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy food marketing shapes children’s preference towards obesogenic foods. In Malaysia, policies regulating this food marketing were rated as poor compared to global standards, justifying the need to explore barriers and facilitators during policy development and implementation processes. The case study incorporated qualitative methods, including historical mapping, semi-structured interviews with key informants and a search of cited documents. Nine participants were interviewed, representing the Federal government (n = 5), food industry (n = 2) and civil society (n = 2). Even though the mandatory approach to government-led regulation of food marketing to children was the benchmark, more barriers than facilitators in the policy process led to industry self-regulations in Malaysia. Cited barriers were the lack of political will, industry resistance, complexity of legislation, technical challenges, and lack of resources, particularly professional skills. The adoption of industry self-regulation created further barriers to subsequent policy advancement. These included implementer indifference (industry), lack of monitoring, poor stakeholder relations, and policy characteristics linked to weak criteria and voluntary uptake. These underlying barriers, together with a lack of sustained public health advocacy, exacerbated policy inertia. Key recommendations include strengthening pro-public health stakeholder partnerships, applying sustained efforts in policy advocacy to overcome policy inertia, and conducting monitoring for policy compliance and accountability. These form the key lessons for advocating policy reforms.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».