Das Geschäft mit der Sucht – wie viel Umsatz macht die Alkoholindustrie mit Risiko- und Hochkonsum?
Notice bibliographique
Résumé
Hintergrund und Fragestellung: Trotz offenkundigem Konflikt zwischen staatlichen Public Health-Zielen und wirtschaftlichen Zielen von Alkoholherstellenden inszenieren sich diese als Präventionspartner der Politik, indem sie nicht-evidenzbasierte Lösungen wie Selbstregulation in Werbung und Marketing durchsetzen, schwere Trinker:innen als das eigentliche Problem darstellen und als Lösung einen ‚verantwortungsvollen' Konsum propagieren. Unser Forschungsinteresse besteht darin, zu überprüfen, wie stichhaltig diese Argumentation der Alkoholindustrie ist, indem wir berechnen, wie viel Umsatz sie in Deutschland mit Risiko- und Hochkonsum generiert. Methoden/Erläuterung des Versorgungsprojektes: Zur Beantwortung dieser Fragestellung werden Daten zum Alkoholkonsum der erwachsenen, in Deutschland lebenden Bevölkerung des Epidemiologischen Suchtsurveys 2018 und 2021 mit Daten zu Alkoholausgaben basierend auf der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe 2018 verknüpft. In der Berechnung der durchschnittlichen Alkoholausgaben für Bier, Wein, Mixgetränke und Spirituosen pro Personengruppe werden Geschlecht, Alter, Einkommen und Alkoholkonsum berücksichtigt. Durch den Vergleich dieser Durchschnittswerte mit den Gesamtumsätzen der Alkoholindustrie ist es möglich, die Verteilung des Alkoholumsatzes je Trinkgruppe zu bestimmen. Ergebnisse/Erfahrungen, Erwartungen: Erste Analysen deuten darauf hin, dass rund 20% der Gesamtausgaben für alkoholische Getränke auf die Gruppe der Personen mit Hochkonsum entfallen, obwohl diese nur gerade einmal 2.5% der Gesamtpopulation ausmacht. Diskussion und Schlussfolgerung: Obwohl die aktuellen Analysen den Hochkonsum eher unterschätzen, deuten sie bereits darauf hin, dass er einen erheblichen Teil des Umsatzes ausmacht, den Alkoholherstellende in Deutschland generieren. Weiter Ergebnisse werden folgen und im Kontext der bestehenden Literatur diskutiert. Sie können dazu beitragen, das Bewusstsein für die Schieflage zwischen Public Health- und Industriezielen zu schärfen, sowohl in der Bevölkerung als auch in der Politik. Offenlegung von Interessenskonflikten sowie Förderungen: Ich und die Koautorinnen und Koautoren erklären, dass während der letzten 3 Jahre keine wirtschaftlichen Vorteile oder persönlichen Verbindungen bestanden, welche die Arbeit zum eingereichten
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».