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Enregistrement W1479920456 · doi:10.1096/fasebj.29.1_supplement.lb397

Efficacy of Formats for Added Sugar Labeling on Pre‐Packaged Foods

2015· article· en· W1479920456 sur OpenAlexaffabout
Lana Vanderlee, Erin Hobin, Christine M. White, Isabelle Bordes, David Hammond

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugarAdded sugarFood scienceChemistryFree sugar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most health authorities suggest limiting added sugar consumption. In Canada and the US, current nutrition labels require information for total sugars, with no differentiation between naturally occurring sugars or added sugars, and do not provide a % daily value (%DV) as a reference of recommended consumption. An online study was conducted with 2,010 young people ages 16 to 24 from across Canada. Participants were asked questions regarding perceptions of sugar and recommendations for sugar intake. Participants were then shown one of three current nutrition labels including ingredients lists labeled with information for: total sugar only; total + added sugar; or total + added sugar + %DV for added sugar, and asked if there was any added sugar in the product, and if the amount of added sugar was a little, a moderate amount, or a lot. In total, 59% reported thinking of sugar in grams, 33% in teaspoons and 8% in other measures. Overall, 3% of participants correctly reported the recommended limit for added sugar as <10% of energy intake. Participants were more likely to correctly identify that the product contained added sugar when labeled (95% in total + added sugar and 93% in total + added sugar + %DV vs. 78% total sugar only, p<0.05). When asked, 55% of participants in total + added sugar condition and 73% of those in total + added sugar + %DV condition correctly identified added sugar content as 'a lot', compared to 42% in the total sugar only condition (p<0.05). Improved labeling may improve consumer knowledge of added sugar and levels of added sugar in food products. This research may help inform recently announced reformatting of Nutrition Facts information on prepackaged food items in Canada and the US.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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