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Enregistrement W3030471250 · doi:10.1093/cdn/nzaa051_021

Results of Applying the Canadian Proposed Front-Of-Pack Labelling Regulations to Chain Restaurant Menu Items

2020· article· en· W3030471250 sur OpenAlexaffabout
Sarah Murphy, Mary R. L’Abbé, Kacie Dickinson, Mary J. Scourboutakos

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSaturated fatPurchasingConsumption (sociology)Nutrition facts labelAdvertisingTrans fatLabellingQuality (philosophy)Nutrition LabelingMarketingEnvironmental healthMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restaurants are subject to far less regulation than packaged foods when it comes to disclosing nutritional information. However, this sector is increasingly prominent in consumer's food purchasing and consumption habits. Health Canada is developing new front-of-package (FOP) warning labels for packaged food and beverage products, which if applied to restaurant foods could help consumers avoid foods high in nutrients of public health concern. The objective of this study was therefore to assess the proportion of menu items that would be required to carry FOP symbols if they were applied to the restaurant sector. Nutrient data for food and beverage menu items (n = 10,950) were collected from the websites of restaurants with ≥20 Canadian outlets in 2016. Each item was assessed according to Health Canada's FOP thresholds for saturated fat, sodium, and sugar to determine eligibility for each warning symbol if the regulations were extended to restaurant foods. Of all eligible menu items, 79% would require ≥1 FOP symbol and 48% would require ≥2. In terms of nutrients, ≥47% of all items would require a sodium or saturated fat warning. 79% of all beverages and desserts would require a sugar warning. When distinguishing between types of restaurants, proportions from fast-food and sit-down establishments were similar overall, but varied by category. The majority of menu items are high in nutrients of public health concern, thus there is an urgent need for regulations that apply to both packaged and restaurant items to improve their nutritional quality and assist consumers in making healthier choices when eating out. Such warning labels could also stimulate product reformulation and the introduction of healthier choices by the restaurant sector. This research was supported by a CIHR Project Operating Grant. KMD was supported by an Endeavour Research Fellowship and a Foundation for High Blood Pressure Research Early Career Transition Grant.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,747

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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