The Frequency and Healthfulness of Food and Beverage Advertising in Movie Theatres: A Pilot Study Conducted in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The marketing of unhealthy foods and beverages contributes to childhood obesity. In Canada and the United States, these promotions are self-regulated by industry. However, these regulations do not apply to movie theatres, which are frequently visited by children. This pilot study examined the frequency and healthfulness of food advertising in movie theatres in the United States and Canada. A convenience sample of seven movie theatres in both Virginia (US) and Ontario (Canada) were visited once per month for a four-month period. Each month, ads in the movie theatre environment and before the screening of children's movies were assessed. Food ads were categorized as permissible or not permissible for marketing to children using the World Health Organization's European Nutrient Profile Model. There were 1999 food ads in the movie theatre environment in Ontario and 43 food ads identified in the movie theatre environment in Virginia. On average, 8.6 (SD = 3.3) and 2.2 (SD = 0.9) food ads were displayed before children's movies in Ontario and Virginia, respectively. Most or all (97%-100%) food ads identified in Virginia and Ontario were considered not permissible for marketing to children. The results suggest that movie theatre environments should be considered for inclusion in statutory food marketing restrictions in order to protect children's 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».