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Enregistrement W2982819215 · doi:10.3390/ijerph16224501

Prevalence of Child-Directed Marketing on Breakfast Cereal Packages before and after Chile’s Food Marketing Law: A Pre- and Post-Quantitative Content Analysis

2019· article· en· W2982819215 sur OpenAlexfundno aff
Fernanda Mediano Stoltze, Marcela Reyes, Taillie Lindsey Smith, Teresa Correa, Camila Corvalán, Francesca R. Dillman Carpentier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoCarolina Population Center, University of North Carolina at Chapel HillComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaUniversidad de ChileInternational Development Research CentreBloomberg Philanthropies
Mots-clésFood marketingBreakfast cerealCalorieMarketingSaturated fatChildhood obesityBusinessDietary fibreMealObesityFood scienceEnvironmental healthAgricultural scienceMedicineBiologyOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food marketing has been identified as a contributing factor in childhood obesity, prompting global health organizations to recommend restrictions on unhealthy food marketing to children. Chile has responded to this recommendation with a restriction on child-directed marketing for products that exceed certain regulation-defined thresholds in sugars, saturated fats, sodium, or calories. Child-directed strategies are allowed for products that do not exceed these thresholds. To evaluate changes in marketing due to this restriction, we examined differences in the use of child-directed strategies on breakfast cereal packages that exceeded the defined thresholds vs. those that did not exceed the thresholds before (n = 168) and after (n = 153) the restriction was implemented. Photographs of cereal packages were taken from top supermarket chains in Santiago. Photographed cereals were classified as “high-in” if they exceeded any nutrient threshold described in the regulation. We found that the percentage of all cereal packages using child-directed strategies before implementation (36%) was significantly lower after implementation (21%), p < 0.05. This overall decrease is due to the decrease we found in the percentage of “high-in” cereals using child-directed strategies after implementation (43% before implementation, 15% after implementation), p < 0.05. In contrast, a greater percentage of packages that did not qualify as “high-in” used child-directed strategies after implementation (30%) compared with before implementation (8%), p < 0.05. The results suggest that the Chilean food marketing regulation can be effective at reducing the use of child-directed marketing for unhealthy food products.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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