Conflicting interests, institutional fragmentation and opportunity structures: an analysis of political institutions and the health taxes regime in Pakistan
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Notice bibliographique
Résumé
Pakistan is the world's fifth most populous country, with large segments of its population at risk from non-communicable diseases caused by consumption of harmful products, including tobacco and sugar-sweetened beverages. Even though evidence exists that increased taxes on harmful products leads to consumption reductions as well as increased revenues, Pakistan's health taxes remain low. We seek to understand the reasons for the deficient health tax regime. Much of the existing literature emphasises industry tactics, resources and motivations. We take a different approach and instead focus on political institutions in Pakistan which could help explain deficiencies in the health taxes regime. We employed a mixed method design. We conducted: (1) a detailed analysis of media content, (2) semistructured interviews with key stakeholders (and attended relevant meetings) and (3) an analysis of primary and secondary literature, including legal and policy documents. We identify two key aspects of Pakistan's political institutions which may help explain deficiencies in health taxes. First, we identified structural issues in the design and functioning of key institutions responsible for health taxes, including with respect to federalism, intraelite conflict, interagency coordination and intra-agency fragmentation. Second, we found evidence of an entrenchment of industry interests within governmental institutions, which are characterised by weak frameworks for regulating conflicts of interest. We conclude that gaps and conflict within political institutions, owing to weak design, instability and fragmentation, create political opportunity for industry actors to influence the system to advance their interests. The findings of this research indicate towards needed interventions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle