The efficacy of sugar labeling formats: Implications for labeling policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine knowledge of sugar recommendations and test the efficacy of formats for labeling total and added sugar on pre-packaged foods. METHODS: Online surveys were conducted among 2008 Canadians aged 16-24. Participants were asked to identify recommended limits for total and added sugar consumption. In Experiment 1, participants were randomized to one of six labeling conditions with varying information for total sugar for a high- or low-sugar product and were asked to identify the relative amount of total sugar in the product. In Experiment 2, participants were randomized to one of three labels with different added sugar formats and were asked if the product contained added sugar and the relative amount of added sugar. RESULTS: Few young people correctly identified recommendations for total sugar (5%) or added sugar (7%). In Experiment 1, those who were shown percent daily value information were more likely to correctly identify the relative amount of total sugar (P < 0.05). In Experiment 2, those shown added sugar information were more likely to correctly identify that the product contained added sugar and the relative amount of added sugar in the product (P < 0.05). CONCLUSIONS: Improved labeling may improve consumer understanding of the amount of sugars in food 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».