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Enregistrement W2146379448 · doi:10.1186/1479-5868-11-6

Choosing healthier foods in recreational sports settings: a mixed methods investigation of the impact of nudging and an economic incentive

2014· article· en· W2146379448 sur OpenAlexafffund
Dana Lee Olstad, Laksiri A. Goonewardene, Linda J. McCargar, Kim D. Raine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentGovernment of AlbertaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Foundation for Dietetic ResearchCanadian Federation of University WomenAlberta Centre for Child, Family and Community ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésSnackingPsychological interventionIncentiveBehavior changeNudge theoryRecreationConsumer behaviourSignagePsychologyEnvironmental healthRevenueMedicineMarketingAdvertisingSocial psychologyEconomicsObesityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nudging is an approach to environmental change that alters social and physical environments to shift behaviors in positive, self-interested directions. Evidence indicates that eating is largely an automatic behavior governed by environmental cues, suggesting that it might be possible to nudge healthier dietary behaviors. This study assessed the comparative and additive efficacy of two nudges and an economic incentive in supporting healthy food purchases by patrons at a recreational swimming pool. METHODS: An initial pre-intervention period was followed by three successive and additive interventions that promoted sales of healthy items through: signage, taste testing, and 30% price reductions; concluding with a return to baseline conditions. Each period was 8 days in length. The primary outcome was the change in the proportion of healthy items sold in the intervention periods relative to pre- and post-intervention in the full sample, and in a subsample of patrons whose purchases were directly observed. Secondary outcomes included change in the caloric value of purchases, change in revenues and gross profits, and qualitative process observations. Data were analyzed using analysis of covariance, chi-square tests and thematic content analysis. RESULTS: Healthy items represented 41% of sales and were significantly lower than sales of unhealthy items (p < 0.0001). In the full sample, sales of healthy items did not differ across periods, whereas in the subsample, sales of healthy items increased by 30% when a signage + taste testing intervention was implemented (p < 0.01). This increase was maintained when prices of healthy items were reduced by 30%, and when all interventions were removed. When adults were alone they purchased more healthy items compared to when children were present during food purchases (p < 0.001), however parental choices were not substantially better than choices made by children alone. CONCLUSIONS: This study found mixed evidence for the efficacy of nudging in cueing healthier dietary behaviors. Moreover, price reductions appeared ineffectual in this setting. Our findings point to complex, context-specific patterns of effectiveness and suggest that nudging should not supplant the use of other strategies that have proven to promote healthier dietary behaviors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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