Industry views of the UK Soft Drinks Industry Levy: a thematic analysis of elite interviews with food and drink industry professionals, 2018–2020
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The UK Soft Drinks Industry Levy (SDIL), implemented in 2018, has been successful in reducing the sugar content and purchasing of soft drinks, with limited financial impact on industry. Understanding the views of food and drink industry professionals involved in reacting to the SDIL is important for policymaking. However, their perceptions of the challenges of implementation and strategic responses are unknown. The aim of this study, therefore, was to explore how senior food and drink industry professionals viewed the SDIL. Design We undertook a qualitative descriptive study using elite interviews. Data were analysed using Braun and Clarke’s thematic analysis, taking an inductive exploratory and descriptive approach not informed by prior theory or frameworks. Setting and participants Interviews were conducted via telephone with 14 senior professionals working in the food and drink industry. Results Five main themes were identified: (1) a level playing field…for some ; industry accepted the SDIL as an attempt to create a level playing field but due to the exclusion of milk-based drinks, this was viewed as inadequate, (2) complex to implement, but no lasting negative effects ; the SDIL was complex, expensive and time consuming to implement, with industry responses dependent on leadership buy-in, (3) why us?—the SDIL unfairly targets the drinks industry ; soft drinks are an unfair target when other categories also contain high sugar, (4) the consumer is king ; consumers were a key focus of the industry response to this policy and (5) the future of the SDIL ; there appeared to be a wider ripple effect, which primed industry to prepare for future regulation in support of health and environmental sustainability. Conclusions Insights from senior food and drink industry professionals illustrate how sugar-sweetened beverage taxes might be successfully implemented and improve understanding of industry responses to taxes and other food and drink policies. Trial registration number ISRCTN18042742 .
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».