<i>Discretionary Food Fortification:</i> Implications of Consumer Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The interest in, intent to, and impact of consuming foods fortified with vitamins and minerals, particularly foods of poor nutritional quality, were evaluated among Canadians. METHODS: A Canada-wide, online survey of 1200 adults and teens was used to assess the interest in, intent to, and impact of consuming or serving foods fortified under two fortification scenarios (10% and 20% of the Recommended Daily Value). Categories of foods tested were cereal bars, energy bars, flavoured bottled water, frozen desserts, fruit drinks, fruit juice, salty snacks, soda pop, sports drinks, sweet baked goods, and sweets. RESULTS: The majority of adults and teens were interested in consuming fortified foods and indicated that they would increase their current consumption of specific foods if they became fortified. These foods included soft drinks, salty snacks, fruit drinks, and fruit juice. A large proportion of adults also indicated that they would serve more of these fortified foods to their children. CONCLUSIONS: Our findings reveal that fortifying foods, particularly those of poor nutritional quality, could lead to increased consumption of these foods among children, teens, and adults. Potentially, this could have a negative impact on eating habits and, in turn, could exacerbate the current nutrition-related health issues that Canadians face.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».