Differential exposure to, and potential impact of, unhealthy advertising to children by socio‐economic and ethnic groups: A systematic review of the evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Children's exposure to advertising of unhealthy food and nonalcoholic beverages that are high in saturated fats, salt and/or sugar is extensive and increases children's preferences for, and intake of, targeted products. This systematic review examines the differential potential exposure and impact of unhealthy food advertising to children according to socio-economic position (SEP) and/or ethnicity. Nine databases (health, business, marketing) and grey literature were searched in November 2019 using terms relating to 'food or drink', 'advertising' and 'socioeconomic position or ethnicity'. Studies published since 2007 were included. Article screening and data extraction were conducted by two independent reviewers. Quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa quality scale. Of the 25 articles included, 14 focused on exposure to unhealthy food advertising via television, nine via outdoor mediums and two via multiple mediums. Most studies (n = 19) revealed a higher potential exposure or a greater potential impact of unhealthy food advertising among ethnic minority or lower SEP children. Few studies reported no difference (n = 3) or mixed findings (n = 3). Children from minority and socio-economically disadvantaged backgrounds are disproportionately exposed to unhealthy food advertising. Regulations to restrict unhealthy food advertising to children should be implemented to improve children's diets and reduce inequities in dietary intake.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle