Policy outcomes of applying different nutrient profiling systems in recreational sports settings: the case for national harmonization in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess agreement among three nutrient profiling systems used to evaluate the healthfulness of vending machine products in recreation and sport settings in three Canadian provinces. We also assessed whether the nutritional profile of vending machine items in recreation and sport facilities that were adhering to nutrition guidelines (implementers) was superior to that of facilities that were not (non-implementers). DESIGN: Trained research assistants audited the contents of vending machines. Three provincial nutrient profiling systems were used to classify items into each province's most, moderately and least healthy categories. Agreement among systems was assessed using weighted κ statistics. ANOVA assessed whether the average nutritional profile of vending machine items differed according to province and guideline implementation status. SETTING: Eighteen recreation and sport facilities in three Canadian provinces. One-half of facilities were implementing nutrition guidelines. SUBJECTS: Snacks (n 531) and beverages (n 618) within thirty-six vending machines were audited. RESULTS: Overall, the systems agreed that the majority of items belonged within their respective least healthy categories (66-69 %) and that few belonged within their most healthy categories (14-22 %). Agreement among profiling systems was moderate to good, with κ w values ranging from 0·49 to 0·69. Implementers offered fewer of the least healthy items (P<0·05) and these items had a better nutritional profile compared with items in non-implementing facilities. CONCLUSIONS: The policy outcomes of the three systems are likely to be similar, suggesting there may be scope to harmonize nutrient profiling systems at a national level to avoid unnecessary duplication and support food reformulation by industry.
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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 | 0,049 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».