The impact of adding front-of-package sodium content labels to grocery products: an experimental study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Canadians consume approximately twice the daily Adequate Intake of sodium. The present study examined the efficacy of four types of front-of-package (FOP) sodium labels at influencing consumers' selection of products low v. high in sodium. DESIGN: Participants were randomly assigned to one of five experimental conditions: (i) control condition with no FOP label; (ii) basic numeric FOP label; (iii) numeric FOP label with 'high' and 'low' sodium content descriptors; (iv) detailed Traffic Light (TL) label with colour coding, content descriptors and numeric information; and (v) simple TL label with no numeric information. Participants were shown pairs of grocery products that varied in sodium content and told they could choose a free sample. Selection of the low-sodium v. the high-sodium product was the primary behavioural outcome, in addition to ratings of effectiveness, understanding, liking and believability. SETTING: Waterloo, Ontario, Canada. SUBJECTS: Adults (n 430) aged ≥18 years, recruited from community settings. RESULTS: Participants in the three FOP conditions with 'high/low' sodium content descriptors were significantly more likely to choose the lower-sodium product compared with the control group. The detailed TL label was ranked most effective at helping participants select low-sodium products, and was rated significantly higher than other formats in liking, understanding and believability. Product selection did not differ significantly across sociodemographic groups. CONCLUSIONS: FOP labels that include content descriptors may be more effective in helping consumers to select lower-sodium products. TL labels, which incorporate content descriptors and colour coding, should be considered for future FOP labelling initiatives.
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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 | 0,000 |
| 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 ».