Understanding Marketing Responses to a Tax on Sugary Drinks: A Qualitative Interview Study in the United Kingdom, 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) recommends that countries implement fiscal policies to reduce the health impacts of sugary drinks. Few studies have fully examined the responses of industry to these policies, and whether they support or undermine health benefits of sugary drinks taxes. We aimed to explore the changes that sugary drinks companies may make to their marketing, and underlying decision-making processes, in response to such a tax. METHODS: Following introduction of the UK Soft Drinks Industry Levy (SDIL) in 2018, we undertook one-to-one semi-structured interviews with UK stakeholders with experience of the strategic decision-making or marketing of soft drinks companies. We purposively recruited interviewees using seed and snowball sampling. We conducted telephone interviews with 6 representatives from each of industry, academia and civil society (total n=18), which were transcribed verbatim and thematically analysed. Four transcripts were double-coded, three were excluded from initial coding to allow comparison; and findings were checked by interviewees. RESULTS: Themes were organised into a theoretical framework that reveals a cyclical, iterative and ongoing process of soft drinks company marketing decision-making, which was accelerated by the SDIL. Decisions about marketing affect a product's position, or niche, in the market and were primarily intended to maintain profits. A product's position is enacted through various marketing activities including reformulation and price variation, and non-marketing activities like lobbying. A soft drinks company's selection of marketing activities appeared to be influenced by their internal context, such as brand strength, and external context, such as consumer trends and policy. For example, a company with low brand strength and an awareness of trends for reducing sugar consumption may be more likely to reformulate to lower-sugar alternatives. CONCLUSION: The theoretical framework suggests that marketing responses following the SDIL were coordinated and context-dependent, potentially explaining observed heterogeneity in responses across the industry.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».