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Enregistrement W3026981221 · doi:10.3390/nu12051508

Nutritional Quality of Food and Beverages Offered in Supermarkets of Lima According to the Peruvian Law of Healthy Eating

2020· article· en· W3026981221 sur OpenAlexfundno aff
Mayra Meza-Hernández, David Villarreal‐Zegarra, Lorena Saavedra‐Garcia

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésFood scienceNutrientAdded sugarMedicineSugarMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper was to determine the foods and beverages offered in the city of Lima, Peru, that would be subject to front-of-package warning labels (octagons) according to the thresholds for the two phases (6 and 39 months after the approval) for nutrients of concern (sugar, sodium, saturated fat, and trans-fat) included in the Peruvian Law of Healthy Eating. An observational, descriptive cross-sectional study was conducted that evaluated the nutritional composition of processed and ultra-processed foods that are sold in a supermarket chain in Lima. Of all the processed and ultra-processed foods captured, foods that report nutritional information and do not require reconstitution to be consumed were included. A descriptive analysis was carried out by food categories to report the nutrient content and the percentage of foods that would be subject to front-of-package warning labels. Results: A total of 1234 foods were evaluated, according to the initial thresholds that became effective 6 months after the law was implemented; 35.9% of foods had two octagons; 34.8% had one octagon; 15.8% had no octagons; 12% had three octagons; and no products had four octagons. At 39 months, when the final and more restrictive thresholds become effective, 4.8% did not have octagons. The majority of processed and ultra-processed foods that are sold in a Peruvian supermarket chain carry at least one octagon, and more than 10% of them carry octagons for three of the four nutrients of concern.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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