Nutrition marketing on processed food packages in Canada: 2010 Food Label Information Program
Notice bibliographique
Résumé
The current study describes the frequency of use of different forms of nutrition marketing in Canada and the nutrients and conditions that are the focus of nutrition marketing messages. Prepackaged foods with a Nutrition Facts table (N = 10,487) were collected between March 2010 and April 2011 from outlets of the 3 largest grocery chains in Canada and 1 major western Canadian grocery retailer. The nutrition marketing information collected included nutrient content claims, disease risk reduction claims, and front-of-pack nutrition rating systems (FOPS). We found that nutrition marketing was present on 48.1% of Canadian food packages, with nutrient content claims being the most common information (45.5%), followed by FOPS on 18.9% of packages. Disease risk reduction claims were made least frequently (1.7%). The marketing messages used most often related to total fat and trans fat (15.6% and 15.5% of nutrient content claims, respectively). Limiting total and trans fats is a current public health priority, as recommended by Health Canada and the World Health Organization. However, other nutrients that are also recommended to be limited, including saturated fats, sodium, and added sugars, were not nearly as prominent on food labels. Thus, greater emphasis should be placed by the food industry on these other important nutrients. Repeated data collection in the coming years will allow us to track longitudinal changes in nutrition marketing messages over time as food marketing, public health, and consumer priorities evolve.
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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 ».