Impact of nutritional labelling on 10-d energy intake, appetite perceptions and attitudes towards food
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the impact of nutritional labelling on energy intake, appetite perceptions and attitudes towards food. During a 10-d period, seventy normal-weight (BMI<25 kg/m2) and seventy-one obese women (BMI≥30 kg/m2) were given three meals per d under ad libitum conditions. Participants were randomly assigned to one of three experimental labelling groups in which the only difference was the label posted on lunch meal entrée: (1) low-fat label, (2) energy label (energy content of the entrée and average daily needs) and (3) no label (control). Average energy intake was calculated by weighing all foods before v. after daily consumption. Hunger and fullness perceptions were rated on visual analogue scales immediately before and after each meal. Satiety efficiency was assessed through the calculation of the satiety quotient (SQ). The appreciation and perceived healthiness of the lunch entrées were rated on eight-point Likert scales. There was no difference in energy intake, SQ and attitudes towards food between the three labelling groups. Fasting hunger perception was higher in the low-fat label group compared with the two others groups (P=0·0037). No interactions between labelling groups and BMI categories were observed. In conclusion, although labelling does not seem to influence energy intake, a low-fat label may increase women's fasting hunger perceptions compared with an energy label or no label.
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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 | 0,000 | 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 ».