Turning tobacco Extended Producer Responsibility (EPR) into Extended Producer Liability (EPL): critical safeguards for the UN Plastics Treaty
Notice bibliographique
Résumé
Extended Producer Responsibility (EPR) is recognised as a valuable tool for environmental management of products' end-of-life impacts; it was featured in all the draft negotiating text for the future UN Plastics Treaty. However, when applied to the tobacco industry, its implementation faces significant challenges due to the industry's historical manipulation of health policies. This study explores the inherent contradictions in using EPR schemes for tobacco products, which are designed to make producers 'stewards' for the life cycle of their products, including end-of-life impacts. The study highlights the potential for tobacco companies to exploit these schemes to weaken health regulations and greenwash their public image. By examining frameworks like the European Union Single-Use Plastics Directive alongside the UN Plastics Treaty negotiations, the study stresses the need for stringent safeguards to ensure EPR schemes do not serve as tools for greenwashing but support health and environmental objectives. The study also proposes enhanced regulatory measures, such as redefining EPR for tobacco as 'Extended Producer Liability' and integrating it with WHO Framework Convention on Tobacco Control guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».