Exploring the landscape of nutrition related marketing in Canada: is it guiding consumers to more healthful dietary patterns?
Notice bibliographique
Résumé
A majority of Canadians report that they use food labels to obtain nutrition information and make food purchasing decisions. However, apart from the nutrition facts table, this information appears at the manufacturer's discretion. It is unclear whether the current landscape of Nutrition Related Marketing (NRM) on foods functions to promote healthy eating. Our objectives were to examine which foods are taking up NRM, what is being communicated to consumers, and what the implications of this practice are for population health. Front‐of‐package (FOP) NRM was recorded from all packaged foods (n=20520) in 3 large grocery stores in Toronto, representing the top three food retailers in Canada. Descriptive statistics were used to estimate the proportion of foods with NRM by food category and type of claim. 39% of all products had FOP NRM. It was especially prominent among beverages, cereals, snacks, and yogurt. Claims for the absence of undesirable nutrients (e.g. trans fat) were 1.5 times as common as claims for the presence of desirable nutrients (e.g. vitamin C). Claims for nutrients with a high prevalence of suboptimal intakes in the population (e.g. sodium, vitamin D, magnesium, and fibre) were found infrequently, even among foods able to bear these claims. FOP NRM is widespread in Canada, yet this practice provides limited nutritional guidance. This project is supported by CIHR.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».