The obesogenic environment around elementary schools: food and beverage marketing to children in two Mexican cities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unhealthy environments and food advertisements are major determinants of childhood obesity. Recent regulation has banned unhealthy foods from schools in Mexico. However, currently there is no regulation limiting exposure to food marketing around schools. Thus, our objective was to analyze the characteristics of food advertising practices around 60 elementary schools in two cities and to evaluate compliance with the Pan American Health Organization (PAHO) recommendations and the local food industry self-regulatory marketing code. METHODS: Data were collected during the period of October 2012 to March 2013. A random sample of elementary schools was selected from two Mexican cities. Using geographic information systems, we drew a 100-m-diameter buffer around each school. Trained personnel obtained photographs to assess the locations and types of food advertisements. Our results were stratified by school type and by indicators of compliance with the PAHO and industry recommendations. We developed a multivariate negative binomial regression model to determine factors predicting the number of advertisements around schools. RESULTS: The number of advertisements was significantly higher around public schools than around private schools (6.5 ± 5.6 vs. 2.4 ± 3.5, p < 0.05). Printed posters were the most common type of marketing medium (97%), showing mostly sugar-sweetened beverages, sweet breads, candies, and bottled water. Promotions, such as special prices or gifts, were included on 30% of printed posters. Food advertising practices were often in compliance with industry recommendations (83%) but not with those from the PAHO (32%) (p < 0.001). CONCLUSION: Our results support the importance of monitoring the obesogenic environment and identifying policy tools to protect children from food marketing not only inside schools but also around them, particularly in lower income communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».