Opening windows and closing gaps: a case analysis of Canada’s 2009 tobacco additives ban and its policy lessons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In 2009, Canada adopted legislation (Bill C-32) restricting the sale of flavoured tobacco products, one of the first in the world. This study examines the agenda-setting process leading to the adoption of Bill C-32. Methods This research was conducted using a case study design informed by Kingdon’s Multiple Streams framework and Heclo’s policy learning approach. In-depth interviews were conducted with key informants from government, health-based non-governmental organizations (NGOs), trade associations and the cigar manufacturing sector (n = 11). Public documents produced by media (n = 19), government (n = 11), NGOs (n = 15), as well as technical reports (n = 8) and formal stakeholder submissions (n = 137) were included for analysis. Data were coded with the objective of understanding key events or moments in the lead up to the adoption of Bill C-32 and the actors and arguments in support of and opposition to Bill C-32. Results The findings point to the importance of a small but active group of NGOs who worked to publicize the issue and eventually take advantage of an open policy window. Our analysis also illustrates that even though consensus was developed about the policy problem and civil society was able to garner political support to address the problem, disagreement and dissent pertaining to the technical dimensions of the policy solution created loopholes for the tobacco industry to exploit. Conclusions NGOs remain a critical factor in efforts to strengthen tobacco control policy. These organizations were able to mobilize support for the tobacco flavouring ban adopted at the Federal level in Canada, and although the initial Bill had major limitations to achieving the health objectives, the persistence of these NGOs resulted in amendments to close these loopholes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».