Calories, portion size and caloric density ‐ implications for restaurant calorie labeling
Notice bibliographique
Résumé
The increasing trend towards eating-out along with concerns about the adverse nutritional profile of restaurant foods has prompted the introduction of calorie labeling. However, the role of caloric density and portion size as determinants of calories in restaurants has not been analyzed. The objective of this study was to evaluate how the type of food, the type of establishment, serving size, and caloric density influence calories; and the implications of this for calorie labeling. Data was collected from the major (n=85) sit-down and quick-service restaurants across Canada in 2010. 4167 side dishes, main entrées and individual items were analyzed. There was substantial variation in calories both within and across food categories. In most categories, sit-down restaurants had significantly higher calories compared to quick-service restaurants (p<0.05). While portion size explained 37% of the variation in calories, caloric density explained only 5%. Nevertheless, both were statistically significant predictors of calories (p<0.05). Higher calorie items had a significantly larger portion size compared to lower calorie items, but were not always significantly different in terms of caloric density. Thus, calorie labeling may undermine weight-loss efforts by leading customers to choose lower calorie food items that are smaller in portion size, but not necessarily lower in caloric density. Funding: CIHR STIHR Comparing the Average Serving Size and Caloric Density of Restaurant Items Differing in Calories Grant Funding Source : University of Toronto McHenry Chair
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».