The role of colour and summary indicators in influencing front-of-pack food label effectiveness across seven countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many countries are considering the implementation of front-of-pack nutrition labels as a strategy to address high and increasing levels of overweight and obesity. A growing body of work demonstrates the superiority of labels that use colour and/or provide a summary indicator of product healthiness to enhance comprehension. However, previous studies have been confounded in determining the relative effectiveness of these two attributes by comparing labels that also differ in other ways. The present study tested labels that varied only on use of colour and/or reliance on a summary indicator across an international sample to provide unique insights into the relative importance of these attributes. DESIGN: Participants were randomised to see one of four variations of the Health Star Rating label that differed on the basis of use of colour and sole provision of a summary indicator. SETTING: Australia, Canada, China, India, New Zealand, the UK and the USA. PARTICIPANTS: Adults (n 7545) in seven countries were exposed to online choice tasks requiring them to select a preferred breakfast cereal and then nominate the healthiest cereal. RESULTS: Overall, the coloured versions, and particularly the one with just a summary indicator, outperformed the monochrome version that included nutrient-specific information. However, there were some differences by country, with results from Canada and China indicating superior outcomes for monochrome labels and those providing nutrient-specific information. CONCLUSIONS: The results highlight the importance of colour, but suggest that the introduction of front-of-pack nutrition labels should be preceded by country-specific formative testing to identify potential differences in outcomes.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».