Testing the Efficacy of Alcohol Labels with Standard Drink Information and National Drinking Guidelines on Consumers’ Ability to Estimate Alcohol Consumption
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Despite the introduction of national drinking guidelines in Canada, there is limited public knowledge of them and low understanding of 'standard drinks (SDs)' which limits the likelihood of guidelines affecting drinking behaviour. This study tests the efficacy of alcohol labels with SD information and Canada's Low-Risk Drinking Guidelines (LRDGs) as compared to %ABV labels on consumers' ability to estimate alcohol intake. It also examines the label size and format that best supports adults' ability to make informed drinking choices. METHODS: This research consisted of a between-groups experiment (n = 2016) in which participants each viewed one of six labels. Using an online survey, participants viewed an alcohol label and were asked to estimate: (a) the amount in a SD; (b) the number of SDs in an alcohol container and (c) the number of SDs to consume to reach the recommended daily limit in Canada's LRDG. RESULTS: Results indicated that labels with SD and LRDG information facilitated more accurate estimates of alcohol consumption and awareness of safer drinking limits across different beverage types (12.6% to 58.9% increase in accuracy), and labels were strongly supported among the majority (66.2%) of participants. CONCLUSION: Labels with SD and LRDG information constitute a more efficacious means of supporting accurate estimates of alcohol consumption than %ABV labels, and provide evidence to inform potential changes to alcohol labelling regulations. Further research testing labels in real-world settings is needed. SHORT SUMMARY: Results indicate that the introduction of enhanced alcohol labels combining standard drink information and national drinking guidelines may be an effective way to improve drinkers' ability to accurately assess alcohol consumption and monitor intake relative to guidelines. Overall support for enhanced labels suggests probable acceptability of introduction at a population level.
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 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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».