Qualitative analysis of front-of package labeling policy interactions between stakeholders and Health Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Front-of-package labelling regulations proposed by Health Canada in their Healthy Eating Strategy (2016) were finally passed in 2022, but remain unimplemented. This study analyzed interactions that occurred between stakeholders and government related to this policy proposal to identify key themes and policy implications. Methods: A qualitative framework analysis was conducted on publicly available documents for stakeholder correspondences related to front-of-package that occurred between 2016 and 2019 in Health Canada's Meetings and Correspondence on Healthy Eating database. Five sequential steps were applied: familiarization, identifying a thematic framework, indexing, charting, and mapping and interpretation. A complex systems (i.e., a dynamic system with multiple interconnecting components) lens was incorporated in the final step to deepen the analysis. Results: = 108, 62.4%). Three overarching themes were identified: industry trying to control the agenda and resist regulation; questioning the evidence supporting the policy and its impact on the agri-food industry; and dismissing the need and effectiveness of the policy. Incorporating a complex system lens found industry and non-industry stakeholders held markedly different perspectives on how cohesive the system defined by the front-of-package labelling policy was, and the policy impact on its stability. Economic and opportunity costs were the main trade-offs, and symbol misinterpretation considered an unintended consequence by industry. Finally, some stakeholders argued for wider policy scope incorporating more products, while others requested a narrower approach through exemptions. Conclusion: Interactions with industry stakeholders on health food policy proposals require careful consideration, given it may suit their interests to generate delays and policy discordance. Explicitly setting out the principles of engagement and actively encouraging non-industry stakeholder representation provides a more balanced approach to policy consultation and development.
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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».