Reactions of industry and associated organisations to the announcement of the UK Soft Drinks Industry Levy: longitudinal thematic analysis of UK media articles, 2016-18
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The UK Soft Drinks Industry Levy (SDIL) was announced in March 2016, became law in April 2017, and was implemented in April 2018. Empirical analyses of commercial responses have not been undertaken to establish the scale, direction or nuance of industry media messaging around fiscal policies. We aimed to develop a detailed understanding of industry reactions to the SDIL in publicly available media, including whether and how these changed from announcement to implementation. Methods We searched Factiva to identify articles related to sugar, soft-drinks, and the SDIL, between 16th March 2016–5th April 2018. Articles included were UK publications written in English and reporting a quotation from an industry actor in response to the SDIL. We used a longitudinal thematic analysis of public statements by the soft-drinks industry that covered their reactions in relation to key policy milestones. Results Two hundred and ninety-eight articles were included. After the announcement in March 2016, there was strong opposition to the SDIL. After the public consultation, evolving opposition narratives were seen. After the SDIL became law, reactions reflected a shift to adapting to the SDIL. Following the publication of the final regulations, statements sought to emphasise industry opportunities and ensure the perceived profitability of the soft drinks sector. The most significant change in message (from opposition to adapting to the SDIL) occurred when the SDIL was implemented (6th April 2018). Conclusion Reactions to the SDIL changed over time. Industry modified its media responses from a position of strong opposition to one that appeared to focus on adaptation and maximising perceived profitability after the SDIL became law. This shift suggests that the forces that shape industry media responses to fiscal policies do not remain constant but evolve in response to policy characteristics and the stage of the policy process to maximise beneficial framing.
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 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 | 0,019 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».