Variability in the reported energy, total fat and saturated fat contents in fast-food products across ten countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fast foods are often energy dense and offered in large serving sizes. Observational data have linked the consumption of fast foods to an increased risk of obesity and related diseases. DESIGN: We surveyed the reported energy, total fat and saturated fat contents, and serving sizes, of fast-food items from five major chains across ten countries, comparing product categories as well as specific food items available in most countries. SETTING: MRC Human Nutrition Research, Cambridge, UK. SUBJECTS: Data for 2961 food and drink products were collected, with most from Canada (n 550) and fewest from the United Arab Emirates (n 106). RESULTS: There was considerable variability in energy and fat contents of fast foods across countries, reflecting both the portfolio of products and serving size variability. Differences in total energy between countries were particularly noted for chicken dishes (649-1197 kJ/100 g) and sandwiches (552-1050 kJ/100g). When comparing the same product between countries variations were consistently observed in total energy and fat contents (g/100 g); for example, extreme variation in McDonald's Chicken McNuggets with 12 g total fat/100 g in Germany compared with 21·1 g/100 g in New Zealand. CONCLUSIONS: These cross-country variations highlight the possibility for further product reformulation in many countries to reduce nutrients of concern and improve the nutritional profiles of fast-food products around the world. Standardisation of serving sizes towards the lower end of the range would also help to reduce the risk of overconsumption.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».