Children and adolescents' exposure to food and beverage marketing in social media apps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unhealthy food marketing is a powerful determinant of unhealthy diets and obesity among children. Although it is known that food marketers target young people on social media, no study has yet quantified children's exposure on these platforms. OBJECTIVES: To compare the frequency and healthfulness of food marketing seen by children and adolescents on social media apps as well as estimate their weekly exposure. METHODS: 101 children and adolescents (ages 7-16 years) completed a survey on their media use and were recorded using their two favourite social media apps for 5 minutes each on the mobile device they usually use. Recordings of app use were reviewed to identify food marketing exposures. RESULTS: Overall, 72% of participants were exposed to food marketing. Of the 215 food marketing exposures identified, most promoted unhealthy products such as fast food (44%) and sugar-sweetened beverages (9%). Adolescents viewed more instances of food marketing, on average, per 10-minute period compared with children (Mean [SD] = 2.6 [2.7] versus 1.4 [2.1], U = 1606, z = 2.94, P = 0.003). It was also estimated that children and adolescents see food marketing 30 and 189 times on average per week on social media apps, respectively. CONCLUSIONS: Statutory regulations restricting unhealthy food marketing to adolescents and children on social media should be considered.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle