Changes in fat contents of US snack foods in response to mandatory <i>trans</i> fat labelling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Impact of mandatory trans fat labelling on US snack food introductions is examined. DESIGN: Using label information, lipid ingredients and fat profiles are compared pre- and post-labelling. SETTING: Key products in the US snack food industry contribute significant amounts of artificial trans fat. Industry efforts to reformulate products to lower trans fat may alter the overall fat profile, in particular saturates. SUBJECTS: Composition data for more than 5000 chip and cookie products introduced for sale between 2001 (pre-labelling) and 2009 (post-labelling) were analysed. RESULTS: One-way ANOVA was used to test for significant changes in saturated fat content per serving and the ratio of saturated to total fat. The shares of chip and cookie introductions containing partially hydrogenated vegetable oil declined by 45 and 42 percentage points, respectively. In cookies, there was an increase of 0·49 (98 % CI 0·01, 0·98) g in the average saturated fat content per 30 g serving and an increase of 9 (98 % CI 3, 15) % in the average ratio of saturated to total fat. No statistically significant changes in fat content were observed in chips. CONCLUSIONS: This research suggests that, holding other factors constant, the policy has resulted in a decreased use of partially hydrogenated vegetable oil in chip products without a corresponding increase in saturated fat content, but led to significantly higher levels of saturated fat and ratio of saturated fat to total fat in cookie products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».