Consumer perceptions of the Nutrition Facts table and front-of-pack nutrition rating systems
Notice bibliographique
Résumé
Preferences for, and consumer friendliness of, front-of-pack (FOP) nutrition rating systems have not been studied in a Canadian population, and studies comparing systems that are accompanied by mandatory labelling, such as Canada's Nutrition Facts table (NFt), are lacking. The purpose of this study was to evaluate 4 FOP systems relative to the NFt with respect to consumer friendliness and their influence on perceptions of the healthiness and nutrient content of food. Canadian consumers (n = 3029) participating in an online survey were randomized to score the consumer friendliness of 1 of 5 FOP conditions with or without an NFt and to score the healthiness and nutrient content of 2 foods using the provided label(s). The mean differences in scores were evaluated with analysis of covariance (ANCOVA) controlling for age, gender, and education, with Tukey-Kramer adjustments for multiple comparisons. The NFt received the highest scores of consumer friendliness with respect to liking, helpfulness, credibility, and influence on purchase decisions (p < 0.05); however, consumers still supported the implementation of a single, standardized FOP system, with the nutrient-specific systems (a "Traffic Light" and a Nutrition Facts FOP system) being preferred and scored as more consumer friendly than the summary indicator systems. Without the NFt, consumer ratings of the healthiness and calorie and nutrient content differed by FOP system. With the NFt present, consumers rated the healthiness and calorie and nutrient content similarly, except for those who saw the Traffic Light; their ratings were influenced by the Traffic Light's colours. The introduction of a single, standard, nutrient-specific FOP system to supplement the mandatory NFt should be considered by Canadian policy makers.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».