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Enregistrement W4402093332 · doi:10.34172/ijhpm.8249

Retailer Responses to Public Consultations on the Adoption of Takeaway Management Zones Around Schools: A Longitudinal Qualitative Analysis

2024· article· en· W4402093332 sur OpenAlexaff
Matthew Keeble, Michael Chang, Daniel Derbyshire, Martin White, Jean Adams, Ben Amies‐Cull, Steven Cummins, Suzan Hassan, Bochu Liu, Antonieta Medina‐Lara, Oliver Mytton, Tarra L. Penney, John Rahilly, Nina Rogers, Bea Savory, Annie Schiff, Richard Smith, Claire Thompson, Thomas Burgoine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesPublic Health Research ProgrammeDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and Innovation
Mots-clésQualitative researchLongitudinal studyBusinessPublic managementLongitudinal dataQualitative analysisPublic relationsSociologyPolitical scienceMedicineDemographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Takeaway food is often high in calories and served in portion sizes that exceed public health recommendations for fat, salt and sugar. This food is widely accessible in the neighbourhood food environment. As of 2019, of all local authorities in England (n=325), 41 had adopted urban planning interventions that can allow them to manage the opening of new takeaway outlets in "takeaway management zones around schools" (known elsewhere as "exclusion zones"). Before adoption, local authorities undertake mandatory public consultation where responses objecting to proposals can be submitted. Evidence on common objections could be insightful for practitioners and policy-makers considering this intervention. Methods: We included 41 local authorities that adopted a takeaway management zone around schools between 2009 and 2019. We identified and analysed objections to proposals submitted by or on behalf of food retailers and local authority responses to these. We used reflexive thematic analysis with a commercial determinants of health lens to generate themes, and investigated if and how objections and responses changed over time. Results: We generated four themes: The role of takeaways in obesity, Takeaway management zone adoption, Use and interpretation of evidence, and managing external opinions. Despite not being implicated by the adoption of takeaway management zones around schools, planning consultants objected to proposals on behalf of transnational food retailers, however, independent takeaways did not respond. Objections attempted to determine the causes of poor diet and obesity, suggest alternative interventions to address them, undermine evidence justifying proposals, and influence perspectives about local authorities and their intervention. Objections consistently raised the same arguments, but over time became less explicit and expressed a willingness to partner with local authorities to develop alternative solutions. Conclusion: Objections to local authority proposals to adopt an urban planning intervention that can stop new takeaways opening near schools featured strategies used by other industries to delay or prevent population health intervention adoption. Practitioners and policy-makers can use our findings when developing proposals for new takeaway management zones around schools. By using knowledge about their local context and addressing arguments against specific aspects of the intervention, they can pre-empt common objections.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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