Overabundance of unhealthy food advertising targeted to children on Guatemalan television
Notice bibliographique
Résumé
To assess, for the first time, the extent (by hour channel) and nature (e.g. persuasive marketing techniques (PMT) and health-related claims) of unhealthy food advertisements (ads) targeted at children (3-11 years) on the six most-watched television (TV) channels in Guatemala. We recorded 864 h of video on the six most popular channels featuring children's programmes. We classified food and beverage ads as permitted or non-permitted for marketing to children, according to the 2015 World Health Organisation (WHO) nutrient profile. Furthermore, we also analysed PMT (i.e. premium offers, promotional characters, brand benefit claims) and health-related claims. Most food ads (85%) were non-permitted to be marketed to children. Non-permitted food ads were six times more likely, either on weekdays or weekends, for all programme and channel categories compared with permitted food ads. There was no difference in the frequency of non-permitted food ads between peak and non-peak hours, weekend and weekdays or children and non-children programmes. PMT and health-related claims were present in all food ads (5.3 ± 1.9 techniques/claims per ad). There is a need to regulate food ads on TV channels featuring children's programmes in Guatemala as a result of a high frequency of non-permitted food ads and extensive use of PMT together with health-related claims.
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 ».