MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162431048 · doi:10.1017/s136898001300205x

Content analysis of television food advertisements aimed at adults and children in South Africa

2013· article· en· W2162431048 sur OpenAlexafffund
Zandile June‐Rose Mchiza, Norman J. Temple, Nelia P. Steyn, Zulfa Abrahams, Mario Clayford

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesAthabasca UniversityCoca-Cola Foundation
Mots-clésAdvertisingMedicineFood productsEnvironmental healthPsychologyBusinessFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the frequency and content of food-related television (TV) advertisements shown on South African TV. DESIGN: Four national TV channels were recorded between 15.00 and 21.00 hours (6 h each day, for seven consecutive days, over a 4-week period) to: (i) determine the number of food-related TV advertisements; and (ii) evaluate the content and approach used by advertisers to market their products. The data were viewed by two of the researchers and coded according to time slots, food categories, food products, health claims and presentation. RESULTS: Of the 1512 recorded TV advertisements, 665 (44 %) were related to food. Of these, 63 % were for food products, 21 % for alcohol, 2 % for multivitamins, 1 % for slimming products and 13 % for supermarket and pharmacy promotions. Nearly 50 % of food advertisements appeared during family viewing time. During this time the most frequent advertisements were for desserts and sweets, fast foods, hot beverages, starchy foods and sweetened drinks. The majority of the alcohol advertisements (ninety-three advertisements, 67 %) fell within the children and family viewing periods and were endorsed by celebrities. Health claims were made in 11 % of the advertisements. The most frequently used benefits claimed were ‘enhances well-being’, ‘improves performance’, ‘boosts energy’, ‘strengthens the immune system’ and ‘is nutritionally balanced’. CONCLUSIONS: The majority of food advertisements shown to both children and adults do not foster good health despite the health claims made. The fact that alcohol advertisements are shown during times when children watch TV needs to be addressed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic Health NutritionMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207