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Enregistrement W3035048179 · doi:10.3390/ijerph17114172

The Advertising Policies of Major Social Media Platforms Overlook the Imperative to Restrict the Exposure of Children and Adolescents to the Promotion of Unhealthy Foods and Beverages

2020· article· en· W3035048179 sur OpenAlexfundno aff
Gary Sacks, Evelyn Looi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésPopularityAdvertisingSocial mediaBusinessContext (archaeology)Promotion (chess)DeskConsumption (sociology)Unhealthy foodSocial marketingPublic healthHealth promotionEnvironmental healthMarketingPolitical scienceMedicineObesitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been global calls to action to protect children (aged <18) from exposure to the marketing of unhealthy foods and beverages ('unhealthy foods'). In this context, the rising popularity of social media, particularly amongst adolescents, represents an important focus area. This study aimed to examine the advertising policies of major global social media platforms related to the advertising of unhealthy foods, and to identify opportunities for social media platforms to take action. We conducted a desk-based review of the advertising policies of the 16 largest social media platforms globally. We examined their publicly available advertising policies related to food and obesity, as well as in relation to other areas impacting public health. The advertising policies for 12 of the selected social media platforms were located. None of these platforms adopted comprehensive restrictions on the advertising of unhealthy foods, with only two platforms having relevant (but very limited) policies in the area. In comparison, 11 of the 12 social media platforms had policies restricting the advertising of alcohol, tobacco, gambling, and/or weight loss. There is, therefore, an opportunity for major social media platforms to voluntarily restrict the exposure of children to the marketing of unhealthy foods, which can contribute to efforts to improve populations' diets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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