Nutrition labels on pre-packaged foods: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review research on consumer use and understanding of nutrition labels, as well as the impact of labelling on dietary habits. DESIGN: A systematic review was conducted by searching electronic databases. Relevant articles were screened by two reviewers and included if they met inclusion criteria, including eight methodological criteria. A total of 120 articles were included in the review, including cross-sectional surveys (n 96), experimental designs (n 17), 'natural experiments' (n 7) and longitudinal population-based surveys (n 2). SETTING: Articles covered seven jurisdictions: USA (n 88), Europe (n 12), Canada (n 9), Australia and New Zealand (n 4), Norway (n 2), Thailand (n 1) and Trinidad (n 1). SUBJECTS: Participants were from a wide range of age groups, socio-economic strata and geographical regions. RESULTS: Nutrition labels on pre-packaged foods are among the most prominent sources of nutrition information. Nutrition labels are perceived as a highly credible source of information and many consumers use nutrition labels to guide their selection of food products. Evidence also shows a consistent link between the use of nutrition labels and healthier diets. However, the use of labels varies considerably across subgroups, with lower use among children, adolescents and older adults who are obese. Research also highlights challenges in terms of consumer understanding and appropriate use of labelling information. CONCLUSIONS: Nutrition labels on pre-packaged foods are a cost-effective population-level intervention with unparalleled reach. However, to capitalize on their potential, governments will need to explore new formats and different types of information content to ensure that nutrition information is accessible and understandable.
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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 | 0,017 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».