Global benchmarking of children's exposure to television advertising of unhealthy foods and beverages across 22 countries
Notice bibliographique
Résumé
Restricting children's exposures to marketing of unhealthy foods and beverages is a global obesity prevention priority. Monitoring marketing exposures supports informed policymaking. This study presents a global overview of children's television advertising exposure to healthy and unhealthy products. Twenty-two countries contributed data, captured between 2008 and 2017. Advertisements were coded for the nature of foods and beverages, using the 2015 World Health Organization (WHO) Europe Nutrient Profile Model (should be permitted/not-permitted to be advertised). Peak viewing times were defined as the top five hour timeslots for children. On average, there were four times more advertisements for foods/beverages that should not be permitted than for permitted foods/beverages. The frequency of food/beverages advertisements that should not be permitted per hour was higher during peak viewing times compared with other times (P < 0.001). During peak viewing times, food and beverage advertisements that should not be permitted were higher in countries with industry self-regulatory programmes for responsible advertising compared with countries with no policies. Globally, children are exposed to a large volume of television advertisements for unhealthy foods and beverages, despite the implementation of food industry programmes. Governments should enact regulation to protect children from television advertising of unhealthy products that undermine their health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».