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Enregistrement W2756234531 · doi:10.3945/cdn.117.001016

Photographic Methods for Measuring Packaged Food and Beverage Products in Supermarkets

2017· article· en· W2756234531 sur OpenAlexfundno aff
Rebecca Kanter, Marcela Reyes, Camila Corvalán

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaInternational Development Research Centre
Mots-clésCategorizationBusinessProduct (mathematics)Data collectionGeographyFood productsMarketingEnvironmental healthMedicineFood scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global obesity pandemic and rates of nutrition-related noncommunicable diseases (NCDs) have increased worldwide, especially in the Latin American and Caribbean region. In an attempt to control this obesity epidemic, the Chilean government has established a comprehensive set of regulatory actions, including beverage taxation, warning labels on foods, and marketing restrictions to children. To improve the effectiveness of actions to prevent obesity, a better understanding of the food environment is needed. We developed and standardized photographic methods to assess and monitor packaged food and beverage products in supermarkets. A standardized protocol and food categorization system was used to guide photo collection and data management of photos taken between February and April 2015 in 11 supermarkets, consisting of 5 different supermarket chains, from high- (n = 6) and lower-middle (n = 5)-income neighborhoods in Santiago, Chile. Photos (n = ∼50,000) from nearly 10,000 unique food products from high- and lower-middle-income neighborhoods were used for this study. We developed standardized methods to use photographs to assess and monitor the food environment. A food categorization scheme is essential to guiding the data collection process. Substantial time and human resources are required to assess packaged food and beverage products in supermarkets. Because the number of photos per food product is variable, the organization of the photographs according to the food categorization system, before data entry, is imperative for easy access during data entry and analysis. We identified the information necessary for a photographic registry, which, with the food categorization system, is critical to create unique identifiers that are linked to each food product and its photos. To adequately monitor food environments, standardized methods for food photo collection and management are essential. The information collected on food package photos to monitor food environments is important for guiding and evaluating actions in the context of the ongoing obesity and NCD epidemics.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,382
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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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