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Enregistrement W2755558829 · doi:10.24095/hpcdp.37.9.03f

Publicité alimentaire destinée aux enfants : examen de la portéede l’exposition, du pouvoir et des répercussions selon le contexte

2017· article· fr· W2755558829 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rachel Prowse

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWomen and Children's Health Research Institute
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La publicité alimentaire a des répercussions sur les connaissances et les comportements alimentaires des enfants ainsi que sur leur santé. La réglementation actuelle au Canada est axée sur la restriction des aspects promotionnels de la publicité alimentaire, mais elle accorde peu d’attention, voire aucune, à l’endroit où se fait l’expérience alimentaire des enfants. Il est essentiel de comprendre où s’inscrit la publicité alimentaire dans le quotidien des enfants pour pouvoir les protéger. Notre étude fait état de la littérature sur la publicité alimentaire destinée aux enfants au Canada en fonction du contexte. Méthodologie L’auteure a consulté des bases de données pour trouver des travaux de recherche canadiens portant sur l’exposition des enfants et des jeunes (de 2 à 17 ans) à la publicité alimentaire, sur le pouvoir et les répercussions que celle-ci peut avoir sur les enfants dans différents contextes et sur la façon dont la réglementation actuelle peut en atténuer l'effet sur les enfants. Ont été sélectionnées les études en anglais, examinées par des pairs et publiées entre 2000 et 2016. Résultats Vingt-cinq études se sont intéressées à l’exposition des enfants à la publicité alimentaire et au pouvoir ou aux répercussions qu’elle peut avoir sur ceux-ci à la maison (par la télévision ou Internet) (n = 12), dans les écoles publiques (n = 1), dans les épiceries (n = 8), dans les restaurants rapides (n = 2) et en général (n = 2). Les tendances de la recherche révèlent que les aliments malsains ciblent les enfants par différentes techniques promotionnelles, qui se chevauchent selon les contextes. Il existe plusieurs lacunes en matière de recherche dans ce domaine, ce qui donne un portrait incomplet et potentiellement sous-estimé de la publicité alimentaire destinée aux enfants au Canada. Les données probantes disponibles indiquent que les approches canadiennes actuelles n’ont pas permis de réduire l’exposition des enfants à la publicité alimentaire ni le pouvoir de celleci dans ces contextes, à l’exception de certaines influences positives de la réglementation officielle au Québec. Conclusion Les contextes dans lesquels les enfants consomment des aliments, en achètent ou apprennent à les connaître les exposent à une publicité puissante qui, souvent, porte sur des aliments malsains. Les données probantes indiquent que la « place » pourrait être une composante de marketing importante à inclure dans les politiques publiques afin de protéger les enfants de la publicité sur les aliments malsains d’une façon générale. Les organisations et les collectivités peuvent participer aux interventions de promotion de la santé en fonction des contextes en élaborant leurs propres politiques de marketing pour s’attaquer à la promotion et à la distribution de boissons et d'aliments malsains.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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