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Enregistrement W3130502164 · doi:10.1139/apnm-2020-0620

Comparing how Canadian packaged food products align with the 2007 and 2019 versions of Canada’s Food Guide

2021· article· en· W3130502164 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christine Mulligan, Beatriz Franco‐Arellano, Mavra Ahmed, Laura Vergeer, Kacie Dickinson, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDairy Farmers of CanadaUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchMitacsGovernment of CanadaPepsiCo
Mots-clésNoveltyFood productsProduct (mathematics)Food scienceDatabaseComputer scienceEnvironmental scienceMathematicsChemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2019, Canada’s Food Guide (CFG) was updated from the 2007 version. This study developed a food-based nutrient profile model (NPM) to evaluate the alignment of packaged food and beverage products with CFG 2019 and compared it with CFG 2007. Packaged products from the University of Toronto’s Food Label Information Program 2017 database were evaluated in terms of their alignment with CFG 2007 (using the Health Canada Surveillance Tool (HCST)) and CFG 2019 (using our newly developed CFG 2019 NPM). Agreement in alignment (e.g., products “in line” according to CFG 2019 NPM and in Tiers 1 or 2 according to the HCST) was calculated and differences in alignment and reasons for differences were quantified and described. Overall agreement in product alignment between CFG 2007 and 2019 was 81.9%, with fewer products aligned with CFG 2019: 16.4% vs. 31.8%, (χ2 = 189.12, p < 0.001). Differences in alignment varied across food categories (0.0–73.8%), explained by differences in CFG 2019, reflected in the CFG 2019 NPM (e.g., emphasis on avoiding processed foods, encouraging whole grains and low-fat dairy). This study presents a first step in assessing packaged foods’ alignment with CFG 2019; future work is needed to evaluate broader dietary adherence to the updated recommendations. Novelty: A food-based nutrient profile model was developed based on the 2019 CFG and tested on packaged foods by comparing it with the nutrient-based HCST, based on CFG 2007. Most (82%) packaged products were “not in line” with either CFG version.

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)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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