Reliability and validity of a novel tool to comprehensively assess food and beverage marketing in recreational sport settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current methods for evaluating food marketing to children often study a single marketing channel or approach. As the World Health Organization urges the removal of unhealthy food marketing in children's settings, methods that comprehensively explore the exposure and power of food marketing within a setting from multiple marketing channels and approaches are needed. The purpose of this study was to test the inter-rater reliability and the validity of a novel settings-based food marketing audit tool. METHODS: The Food and beverage Marketing Assessment Tool for Settings (FoodMATS) was developed and its psychometric properties evaluated in five public recreation and sport facilities (sites) and subsequently used in 51 sites across Canada for a cross-sectional analysis of food marketing. Raters recorded the count of food marketing occasions, presence of child-targeted and sports-related marketing techniques, and the physical size of marketing occasions. Marketing occasions were classified by healthfulness. Inter-rater reliability was tested using Cohen's kappa (κ) and intra-class correlations (ICC). FoodMATS scores for each site were calculated using an algorithm that represented the theoretical impact of the marketing environment on food preferences, purchases, and consumption. Higher FoodMATS scores represented sites with higher exposure to, and more powerful (unhealthy, child-targeted, sports-related, large) food marketing. Validity of the scoring algorithm was tested through (1) Pearson's correlations between FoodMATS scores and facility sponsorship dollars, and (2) sequential multiple regression for predicting "Least Healthy" food sales from FoodMATS scores. RESULTS: Inter-rater reliability was very good to excellent (κ = 0.88-1.00, p < 0.001; ICC = 0.97, p < 0.001). There was a strong positive correlation between FoodMATS scores and food sponsorship dollars, after controlling for facility size (r = 0.86, p < 0.001). The FoodMATS score explained 14% of the variability in "Least Healthy" concession sales (p = 0.012) and 24% of the variability total concession and vending "Least Healthy" food sales (p = 0.003). CONCLUSIONS: FoodMATS has high inter-rater reliability and good validity. As the first validated tool to evaluate the exposure and power of food marketing in recreation facilities, the FoodMATS provides a novel means to comprehensively track changes in food marketing environments that can assist in developing and monitoring the impact of policies and interventions.
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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 | 0,023 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».