Understanding and use of food labeling systems among Whites and Latinos in the United States and among Mexicans: Results from the International Food Policy Study, 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity and chronic diseases could be prevented through improved diet. Most governments require at least one type of food labeling system on packaged foods to communicate nutrition information and promote healthy eating. This study evaluated adult consumer understanding and use of nutrition labeling systems in the US and Mexico, the most obese countries in the world. METHODS: Adults from online consumer panels in the US (Whites n = 2959; Latinos n = 667) and in Mexico (n = 3533) were shown five food labeling systems: 1. Nutrition Facts Table (NFT) that shows nutrients of concern per serving; 2. Guideline Daily Amounts (GDA) that shows levels of nutrients of concern; 3. Multiple Traffic-Light (MTL) that color codes each GDA nutrient (green = healthy; yellow = moderately unhealthy; red = unhealthy); 4. Health Star Rating System (HSR) that rates foods on a single dimension of healthiness; 5. Warning Label (WL) with a stop sign for nutrients present in unhealthy levels. Participants rated each label on understanding ("easy"/"very easy to understand" vs "difficult"/"very difficult to understand"), and, for NFTs and GDAs, frequency of use ("sometimes"/"often" vs "never"). Mixed logistic models regressed understanding and frequency of use on indicators of labeling systems (NFT = ref), testing for interactions by ethnicity (US Latinos, US Whites, Mexicans), while controlling for sociodemographic and obesity-related factors. RESULTS: Compared to the NFT, participants reported greater understanding of the WL (OR = 4.8; 95% CI = 4.4-5.3) and lower understanding of the HSR (OR = 0.34, 95% CI = 0.31-0.37) and the MTL (OR = 0.56, 95% CI = 0.52-0.61), with similar patterns across ethnic subgroups. Participants used GDAs less often than NFTs (OR = 0.48; 95%CI = 0.41-0.55), with the greatest difference among US Whites (OR = 0.10; 95%CI = 0.07-0.14). CONCLUSIONS: Understanding and use of the GDA was similar to that of the NFT. Whites, Latinos, and Mexicans consistently reported the best understanding for WLs, a FOPL that highlights unhealthfulness of a product. Therefore, a FOPL summary indicator, such as WLs, may be more effective in both the US and Mexico for guiding consumers towards informed food choices.
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.
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 | 0,000 | 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 ».