The Mixed Health Messages of Millsberry: A Critical Study of Online Child-Targeted Food Advergaming
Notice bibliographique
Résumé
This paper offers a critical study of the contradictions of Millsberry.com, a General Mills (GM) advergaming website used to market GM's breakfast cereal brands to children. The paper takes a critical semiotic approach to argue that Millsberry.com sends players contradictory messages about health by simultaneously promoting nutritional wellness and consumption of high-sugar cereals, essentially conflating the two. Players on Millsberry.com create a virtual self (a Buddy) who lives in the fictional town of Millsberry, and a Buddy's health is tracked over time as players make nutritional choices for the Buddy. Health on Millsberry equates to eating from multiple food groups (nutritional balance) and eating only until full (caloric moderation). Yet both of these health messages are essentially undermined by play on the site. Nutritional balance is undermined by both the excessive promotion of high-sugar cereals and the differences between depictions of branded and unbranded foods. Caloric moderation is contradicted by digital advergames that operate on a logic of maximal consumption, by narratives of branded spokescharacters' endless appetites for cereal, and by giveaways of "free" boxes of virtual cereal that can be eaten by the Buddy in a single bite. The study concludes that such mixed messages about nutritional health are highly problematic, particularly given the alarming increase in diet and weight-related diseases among children.
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 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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,029 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».