Food industry degrowth as a public health strategy: the case of ultra processed baked goods
Notice bibliographique
Résumé
Evidence associates ultra-processed food and beverage (UPF) diets to diverse non-communicable diseases, including obesity, diabetes, cardiovascular disease and mental health disorders. Efforts to reformulate by reducing salt, sugar and unhealthy fats in such foods, have not changed the fact that UPFs are an increasing proportion of population diets. The UPF industry is rooted in growth – a fundamental logic at the heart of publicly traded and for-profit private corporations. Our longitudinal analysis of supermarket trade journals from the US and UK spanning 30 years finds that growth in this sector is not demand-led, but industry driven. Our analysis uncovers four dynamics of this growth paradigm, which we call combatition., swotification, the fashion spiral, and demand-pumping. Our findings show that, while public health policies result in individual products becoming more ‘healthy’, these benefits are likely to dwarfed by the aggregate (overall) growth of the UPF category itself. We propose a powerful counter paradigm: de-growth. While having gained recognition in ecological economics, we demonstrate its potential for public health, especially its concepts of decoupling and overproduction. While many public health interventions exist within a growth paradigm, a degrowth perspective proposes that the UPF industry cannot innovate its way out of health harms, and that the production of the entire category must decrease.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».