Soda versus Cereal and Sugar versus Fat: Drivers of Healthful Food Intake and the Impact of Diabetes Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how household members’ personal characteristics and key marketing factors affect the healthfulness of food purchased for in-home consumption; it further considers how food intake changes following a diagnosis of Type 2 diabetes in the household. Using a combination of grocery purchases over four years, survey data about health status, and the nutrition content of 13 of the largest packaged food categories, this study shows that households with higher education and nutrition interest consume fewer calories, sugar, and total carbohydrates, whereas those with higher self-control consume more, because they offset their lower intake of “unhealthy” categories (e.g., soft drinks) with higher intake of “healthy” categories (e.g., cereal). The consumption of sugar and carbohydrates decreases significantly in response to a diabetes diagnosis, whereas the intake of fat and sodium increases. Education, nutrition interest, and self-control are not associated with healthier changes in response to a diagnosis, but younger and higher-income households, as well as those in which the diabetes patient is female, make healthier changes. These findings have notable implications for marketers, consumers, consumer researchers, and public health professionals.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».