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Enregistrement W4412521961 · doi:10.1186/s41043-025-00951-x

Taxing mechanisms on salty foods: investigation of effectiveness through price elasticity and cross price elasticity of demand

2025· article· en· W4412521961 sur OpenAlexaff
Vahid Yazdi‐Feyzabadi, Mohammad Hajizadeh, Enayatollah Homaie Rad, Anita Reihanian, Ali Hussein Samadi, Marjan Mahdavi‐Roshan

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Population and Nutrition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrice elasticity of demandRevenueConsumption (sociology)Elasticity (physics)Agricultural economicsEconomicsIncome elasticity of demandTax revenueFood sciencePublic economicsMicroeconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Salt consumption control strategies can help to decrease hypertension and related cardiovascular diseases. Taxation mechanisms help to reduce the utilization of harmful commodities like salts. This study aims to analyze the impact of taxing salty foods on salt intake in Iran by examining the price elasticity of demand (PED) and cross-price elasticity of demand (XED) for salty foods. METHODS: This study used 38,328 household-level data from the 2019 Iranian Household Income and Expenditures Survey. This PED and XED for salty foods were calculated, and changes in household salt consumption due to salt taxation were estimated using a mathematical simulation method. RESULTS: The findings revealed that the PEDs for noodles and pilaffs (- 4.89) and bread (- 2.03) are higher than that for other commodities. Noodles and salt (- 4.55) and breads and salt (- 1.61) exhibited the highest XED. Following 20% taxation, total salt intake is projected to increase by approximately 125 g per month. CONCLUSION: Taxing mechanisms are ineffective in reducing the consumption of salty foods. Instead of reducing salt intake, households tend to shift to lower-quality, cheaper salty foods after the tax are implemented. However, these mechanisms can be used for increasing the government revenue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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