MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404667424 · doi:10.1136/bmjgh-2024-016093

Assessing alcohol industry penetration and government safeguards: the International Alcohol Control Study

2024· article· en· W4404667424 sur OpenAlexaff
June Yue Yan Leung, Sally Casswell, Steve Randerson, Lathika Athauda, Banavaram Anniappan Arvind, Sarah Callinan, Surasak Chaiyasong, Song Dearak, Emeka W. Dumbili, Laura Romero-García, Gopalkrishna Gururaj, Romtawan Kalapat, Khem Bahadur Karki, Thomas Karlsson, Shiwei Liu, Juan Felipe González-Mejía, Timothy S. Naimi, Keitseope Nthomang, Opeyemi Abiona, Kwame Owino, Jesús Martínez Palacio, Phasith Phatchana, Pranil Man Singh Pradhan, Ingeborg Rossow, Gillian W. Shorter, Vanlounny Sibounheuang, Mindaugas Štelemėkas, Dao S, Kate Vallance, Wim van Dalen, Ashley Wettlaufer, Arianne A. Zamora, Jintana Jankhotkaew

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHealth Promotion AgencyThai Health Promotion FoundationMassey University
Mots-clésAlcohol industryBusinessGovernment (linguistics)IncentivePublic policyEconomicsEconomic growthAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The alcohol industry uses many of the tobacco industry's strategies to influence policy-making, yet unlike the Framework Convention on Tobacco Control, there is no intergovernmental guidance on protecting policies from alcohol industry influence. Systematic assessment of alcohol industry penetration and government safeguards is also lacking. Here, we aimed to identify the nature and extent of industry penetration in a cross-section of jurisdictions. Using these data, we suggested ways to protect alcohol policies and policy-makers from undue industry influence. METHODS: As part of the International Alcohol Control Study, researchers from 24 jurisdictions documented whether 22 indicators of alcohol industry penetration and government safeguards were present or absent in their location. Several sources of publicly available information were used, such as government or alcohol industry reports, websites, media releases, news articles and research articles. We summarised the responses quantitatively by indicator and jurisdiction. We also extracted examples provided of industry penetration and government safeguards. RESULTS: There were high levels of alcohol industry penetration overall. Notably, all jurisdictions reported the presence of transnational alcohol corporations, and most (63%) reported government officials or politicians having held industry roles. There were multiple examples of government partnerships or agreements with the alcohol industry as corporate social responsibility activities, and government incentives for the industry in the early COVID-19 pandemic. In contrast, government safeguards against alcohol industry influence were limited, with only the Philippines reporting a policy to restrict government interactions with the alcohol industry. It was challenging to obtain publicly available information on multiple indicators of alcohol industry penetration. CONCLUSION: Governments need to put in place stronger measures to protect policies from alcohol industry influence, including restricting interactions and partnerships with the alcohol industry, limiting political contributions and enhancing transparency. Data collection can be improved by measuring these government safeguards in future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Global HealthMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207