Trans Fat Labeling Information on Brazilian Packaged Foods
Notice bibliographique
Résumé
Although the adverse effects of trans fat consumption are well documented, industrially-produced trans fats are still used in a variety of food products. Our objective was to investigate the presence of trans fat information on the nutrition facts panel, in the list of ingredients, and the use of trans fat claims in packaged food and beverages marketed in Brazil. This was a cross-sectional study that used data from packaged food and beverages available in the five supermarket chains with the largest market share in Brazil. Of the 11,434 products that were analyzed, 81.3% did not present a source of trans fats in the list of ingredients. The percentages of products with specific (hydrogenated fats or oils) and unspecific trans fat terms (margarine, vegetable fat, and vegetable cream) in the list of ingredients were 4.1% and 14.6%, respectively. Bakery products, cookies and crackers, candies and desserts, snacks, and convenience foods had the highest percentages of trans fat claims. We also found claims in products with ingredients that are sources of trans fats. In conclusion, trans fat ingredients were found in almost one-fifth of the Brazilian packaged foods. The current Brazilian legislation is not sufficient to inform consumers about the content of trans fats in packaged foods. Along with measures to restrict the use of industrially-produced trans fats, improvements in nutritional labeling are also needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».