The Commercial Determinants of Men’s Health Promotion: A Case Study of Gambling, Nonnies, and Athleisurewear
Notice bibliographique
Résumé
Although the social determinants of health have guided equity work with the tailoring of men's health promotion programs, the role of, and potential for, the commercial determinants of health in those interventions is rarely addressed and poorly understood. While four commercial products, tobacco, alcohol, ultra-processed food, and fossil fuels, account for more than a third of global deaths, there is a need to recognize that consumer goods industries can make both positive and negative contributions to health. This article begins much-needed discussions about what we might learn from, and strategically tap in the commercial sector to seed, scale, and sustain men's health promotion programs. Three case studies, online sports betting, beer and the rise of the nonny, and athleisurewear, are discussed. Connections between online sports betting and masculinities explain young men's disproportionate involvement and gambling addictions with recommendations to legislate an end to gambling advertisements and de-incentivize industry profiteering through penalties and higher taxes. Regarding beer and the rise of the nonny, brewers have innovated with non-alcoholic beer based on shifting consumption patterns and masculinities in their core market-men. The nonny reminds health promoters to know their end-user's values and behaviors to bolster program acceptability. Detailing Under Armour and Lululemon, two highly gendered but diversifying athleisurewear brands, the complexities of, and potential for, leveraging public health and industry collaborations are underscored. Taken together, the article findings suggest men's health promoters should rigorously explore tapping key commercial entities and tax revenues to advance the health of men and their communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».