MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2729564211 · doi:10.1111/jch.13044

The impact of voluntary targets on the sodium content of processed foods in Brazil, 2011–2013

2017· article· en· W2729564211 sur OpenAlexaff
Eduardo Augusto Fernandes Nilson, Ana Maria Spaniol, Vivian Siqueira Santos Gonçalves, Michele Lessa de Oliveira, Norm R.C. Campbell, Mary R. L’Abbé, Patrícia Constante Jaime

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFood scienceFood labelingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brazilians consume excessive dietary sodium (4700 mg/d); hence, the reduction of dietary sodium intake has been a Brazilian government priority. A set of strategies has been implemented that includes food and nutrition education initiatives and the reduction in the sodium content of processed foods and foods consumed out of the households. Since 2011, the Ministry of Health has selected priority food categories that contribute to over 90% of sodium intake from processed foods and have set biannual voluntary targets for sodium reduction with food industries to encourage food reformulation. Three rounds of monitoring of the sodium content on food labels have been conducted for instant pasta, commercially produced breads, cakes and cake mixes, cookies and crackers, snacks, chips, mayonnaise, salt-based condiments, and margarine. Between 90% and 100% of the food products achieved the first targets in the 2011-2013 period, and the average sodium content of food categories was reduced from 5% to 21% in these first 2 years. These data show that with close monitoring and government oversight, voluntary targets to reduce the sodium content in processed foods can have a significant impact even in a short time frame. The Brazilian strategy will be continuously monitored to maximize its impact, and, if necessary in the future, a transition to regulatory approaches with stronger enforcement may be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical HypertensionMême sujetSodium Intake and HealthTravaux en français237 207