Knowledge needs and the ‘savvy’ child: teenager perspectives on banning food marketing to children
Notice bibliographique
Résumé
Food marketing to children is a powerful factor in the health of young people. In Canada, one proposed measure to protect young people is to ban all food and beverage marketing to children under age 13. Since policy initiatives should consider the voices of those directly impacted, we conducted focus groups with teenagers aged 12–14 – precisely those individuals who would be directly impacted by, or just over, the age threshold proposed. The majority of teenagers consulted were opposed to a ban on food marketing, framing food marketing as a way to meet their consumer needs. Such perspectives mirror the arguments made by the food industry, and suggest that teenagers’ self-identification as consumers trump questions of ethics or public health. Even though teenagers argue that marketing is often misleading, they do not view regulation as a solution – a view troubled by the fact that many of the teenagers underestimated their own vulnerability to marketing. The research points to the need for a more complex understanding of how food marketing messages are understood by teenagers, for a more robust media literacy education, and for the need to engage – not ignore – young people when it comes to issues of public health.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».