Media's mixed messages on trans fat and sodium reductions during the policy making process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background During the mid-2000's, reductions in the population intake of trans fat and sodium were commitments of the Government of Canada to reduce population risk for chronic disease. During the policy making process, various stakeholders interpreted and applied evidence in a range of ways to suit their interests. Media as a stakeholder has a powerful role in shaping both political will and public opinion. Methods A media analysis was conducted from 2004 - 2013 to access how trans fats and sodium reduction was portrayed in the Canadian media. Qualitative thematic analysis captured key subject areas including political ideology, personal responsibility/freedoms, industry tactics, evidence updates/disputes and health harms. Overall tone was assessed to be neutral, opposed or in favour of policy regulation. The number of quotes from key stakeholders contributed to the tone classification. Quantitative assessments compared the tone between trans fat and sodium cases. Results Trans fat and sodium were portrayed very differently by the media. Preliminary results show that trans fat was depicted as a harmful industry ingredient, used to extend profits at the expense of public health. On the other hand, communications around sodium research and evidence was not consistent. Media often pitted members of the scientific community against each other and reported on new studies that were outliers to the evidence base. Conclusions The media has an important role to play in shaping public perspectives on nutrition issues and related policy development. The media's mixed messages on sodium reduction may have contributed to the lack of political will and government's policy inaction. Public health practitioners and researchers should consider building in knowledge translation strategies into nutrition advocacy campaigns and research releases. Without these important strategies, the media's framing of nutrition issues could be counter-intuitive to public health aims. Key messages Media seems to have played a key factor in the the development of both trans fat and sodium reduction policies in Canada. Framing of nutrition research results and advocacy messages should align with public health policy goals.
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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 | 0,023 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».