The Influence of Sugar-Sweetened Beverage Health Warning Labels on Parents’ Choices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: US states have introduced bills requiring sugar-sweetened beverages (SSBs) to display health warning labels. This study examined how such labels may influence parents and which labels are most impactful. METHODS: In this study, 2381 demographically and educationally diverse parents participated in an online survey. Parents were randomly assigned to 1 of 6 conditions: (1) no warning label (control); (2) calorie label; or (3-6) 1 of 4 text versions of a warning label (eg, Safety Warning: Drinking beverages with added sugar[s] contributes to obesity, diabetes, and tooth decay). Parents chose a beverage for their child in a vending machine choice task, rated perceptions of different beverages, and indicated interest in receiving beverage coupons. RESULTS: Regression analyses controlling for frequency of beverage purchases were used to compare the no warning label group, calorie label group, and all warning label groups combined. Significantly fewer parents chose an SSB for their child in the warning label condition (40%) versus the no label (60%) and calorie label conditions (53%). Parents in the warning label condition also chose significantly fewer SSB coupons, believed that SSBs were less healthy for their child, and were less likely to intend to purchase SSBs. All P values <.05 after correcting for multiple comparisons. There were no consistent differences among different versions of the warning labels. CONCLUSIONS: Health warning labels on SSBs improved parents' understanding of health harms associated with overconsumption of such beverages and may reduce parents' purchase of SSBs for their children.
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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 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».