The nutritional content of children’s breakfast cereals: a cross-sectional analysis of New Zealand, Australia, the UK, Canada and the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the Nutrition Information Panel (NIP) content, serving size and package size of children's ready-to-eat breakfast cereals (RTEC) available in five different Western countries. DESIGN: NIP label information was collected from RTEC available for purchase in major supermarket chains. Kruskal-Wallis, Mann-Whitney U and χ2 tests were applied to detect differences between countries on manufacturer-declared serving size, total energy (kJ), total protein, fat, saturated fat, carbohydrate, total sugar, Na and fibre content. The Nutrient Profiling Scoring Criterion (NPSC) was used to evaluate the number of products deemed to be 'unhealthy'. SETTING: Supermarkets in Australia, Canada, New Zealand, the UK and the USA. PARTICIPANTS: Children's breakfast cereals (n 636), including those with and without promotional characters. RESULTS: The majority of children's RTEC contained substantial levels of total sugar and differences were apparent between countries. Median sugar content per serving was higher in US cereals than all other countries (10·0 v. 7·7-9·1 g; P < 0·0001). Median fat and saturated fat content were lowest in Australia and New Zealand RTEC, while the Na content of RTEC was 60-120 % higher in the USA and Canada than in Australia and the UK (all P ≤ 0·01). CONCLUSIONS: Across all countries, there was a high proportion of RTEC marketed for children that had an unhealthy nutrient profile. Strategies and policies are needed to improve the nutrient value of RTEC for children, so they provide a breakfast food that meets nutrition guidelines.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».