Energy contribution of sugar-sweetened beverage refills at fast-food restaurants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify demographic and consumer characteristics associated with refilling a soft drink at fast-food restaurants and the estimated energy content and volume of those refills. DESIGN: Logistic and linear regression with cross-sectional survey data. SETTING: Data include fast-food restaurant receipts and consumer surveys collected from restaurants in New York City (all boroughs except Staten Island), and Newark and Jersey City, New Jersey, during 2013 and 2014. SUBJECTS: Fast-food restaurant customers (n 11795) from ninety-eight restaurants. RESULTS: Thirty per cent of fast-food customers ordered a refillable soft drink. Nine per cent of fast-food customers with a refillable soft drink reported refilling their beverage (3 % of entire sample). Odds of having a beverage refill were higher among respondents with a refillable soft drink at restaurants with a self-serve refill kiosk (adjusted OR (aOR)=7·37, P<0·001) or who ate in the restaurant (aOR=4·45, P<0·001). KFC (aOR=2·18, P<0·001) and Wendy's (aOR=0·41, P<0·001) customers had higher and lower odds, respectively, of obtaining a refill, compared with Burger King customers. Respondents from New Jersey (aOR=1·47, P<0·001) also had higher odds of refilling their beverage than New York City customers. Customers who got a refill obtained on average 29 more 'beverage ounces' (858 ml) and 250 more 'beverage calories' (1046 kJ) than customers who did not get a refill. CONCLUSIONS: Refilling a beverage was associated with having obtained more beverage calories and beverage ounces. Environmental cues, such as the placement and availability of self-serve beverage refills, may influence consumer beverage choice.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».