The healthfulness and prominence of sugar in child-targeted breakfast cereals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to compare the nutritional content and healthfulness of child-targeted and "not child-targeted" breakfast cereals and to assess the predominance of added sugar in these products. METHODS: We collected data on the nutritional content of 262 unique breakfast cereals found in the five largest grocery store chains in Ottawa (Ontario) and Gatineau (Quebec). We noted the first five ingredients and the number of added sugars present in each cereal from the ingredients list. The various cereal brands were then classified as either "healthier" or "less healthy" using the UK Nutrient Profile Model. We assessed each cereal to determine if it was child-targeted or not, based on set criteria. Statistical comparisons were made between child and not child-targeted cereals. RESULTS: 19.8% of all breakfast cereals were child-targeted, and these were significantly lower in total and saturated fat. Child-targeted cereals were significantly higher in sodium and sugar and lower in fibre and protein, and were three times more likely to be classified as "less healthy" compared to not child-targeted cereals. No child-targeted cereals were sugar-free, and sugar was the second most common ingredient in 75% of cereals. Six breakfast cereal companies had child-targeted product lines that consisted entirely of "less healthy" cereals. CONCLUSION: There is a need for regulations that restrict food marketing to children and youth under the age of 17 on packaging to reduce their appeal to this age group. Children's breakfast cereals also need to be reformulated through government-set targets, or through regulation should compliance be deemed unacceptable.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».