Quantifying Child-Appeal: The Development and Mixed-Methods Validation of a Methodology for Evaluating Child-Appealing Marketing on Product Packaging
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
There is no standardized or validated definition or measure of “child-appeal” used in food and beverage marketing policy or research, which can result in heterogeneous outcomes. Therefore, this pilot study aimed to develop and validate the child-appealing packaging (CAP) coding tool, which measures the presence, type, and power of child-appealing marketing on food packaging based on the marketing techniques displayed. Children (n = 15) participated in a mixed-methods validation study comprising a binary classification (child-appealing packaging? Yes/No) and ranking (order of preference/marketing power) activity using mock breakfast cereal packages (quantitative) and focus group discussions (qualitative). The percent agreement, Cohen’s Kappa statistic, Spearman’s Rank correlation, and cross-classification analyses tested the agreement between children’s and the CAP tool’s evaluation of packages’ child-appeal and marketing power (criterion validity) and the content analysis tested the relevance of the CAP marketing techniques (content validity). There was an 80% agreement, and “moderate” pairwise agreement (κ [95% CI]: 0.54 [0.35, 0.73]) between children/CAP binary classifications and “strong” correlation (rs [95% CI]: 0.78 [0.63, 0.89]) between children/CAP rankings of packages, with 71.1% of packages ranked in the exact agreement. The marketing techniques included in the CAP tool corresponded to those children found pertinent. Pilot results suggest the criterion/content validity of the CAP tool for measuring child-appealing marketing on packaging in accordance with children’s preferences.
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 | 0,020 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 découle