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Enregistrement W6991123131

Exploring the acceptability of sugar-sweetened beverage taxes amongst residents of River Heights, Winnipeg: a critical discourse analysis

2022· dissertation· en· W6991123131 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupCritical discourse analysisUnintended consequencesQualitative researchDiscourse analysisNeighbourhood (mathematics)Public healthWhite (mutation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In response to public health focus on “obesity”, health organizations and governments have proposed a sugar-sweetened beverages (SSB) tax to reduce sugar intake, given their association with weight gain. However, “obesity” is already associated with social stigma, which intersects with other marginalized identities. Thus, a SSB tax may have unintended consequences because of the potential for exacerbating existing intersecting stigmas. Objectives: Our research objectives were: 1) To explore the discourses informing SSB taxation, and their underlying ideologies, amongst white residents of River Heights, Winnipeg, and 2) To determine the acceptability of SSB taxation to white residents of River Heights, Winnipeg. Methods: Qualitative interviews were performed with participants from River Heights, an upper-middle class neighbourhood in Winnipeg. Recruitment occurred based on: residence in River Heights, English-speaking, and being over 18 years old. We purposively recruited young adults, mothers, and regular consumers of SSB. The interviews were semi-structured, audio recorded and transcribed verbatim. Critical discourse analysis methods were used for analysis. Critical weight studies was used to inform analysis for objective 1, as well as theories of healthism and tax psychology for objective 2. Results: Eighteen participants were recruited; all were white, food secure, with high self-reported health, and spoke about (grand)parenting when discussing SSB. Fifteen participants were female. Objective 1: Discussion of SSB was framed by personal responsibility, which dictated the acceptability of SSB behaviours. Responsibilization of SSB behaviours were discussed in relation to weight and health, such that regular, or irresponsible, consumption, were largely discussed with negative emotions and judgement. Parental responsibility for SSB and juice intake of children was prominent throughout the interviews, and elicited judgement towards others and particularly among mothers, themselves. Objective 2: When discussing SSB taxation specifically, support for taxation mostly utilized healthism discourse, whereas criticism and concern was framed using concepts of fairness, and to a lesser extent, trust. Conclusions: SSB have complex social meanings, particularly in the context of taxation. The pervasiveness of moralisation with regard to SSB intake in participant discourse, and its priority over fairness concerns suggests that SSB taxation will have consequences for stigma and health equity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0130,012
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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