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Enregistrement W3172510563 · doi:10.1186/s12966-021-01149-0

Public support for healthy supermarket initiatives focused on product placement: a multi-country cross-sectional analysis of the 2018 International Food Policy Study

2021· article· en· W3172510563 sur OpenAlexafffundabout
Clara Gómez‐Donoso, Gary Sacks, Lana Vanderlee, David Hammond, Christine M. White, Claudia Nieto, Maira Bes‐Rastrollo, Adrian J. Cameron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité Laval
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of AustraliaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésContext (archaeology)BusinessProduct (mathematics)Environmental healthPublic supportLogistic regressionPurchasingGeographyMarketingMedicinePublic economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Food retail environments have an influential role in shaping purchasing behavior and could contribute to improving dietary patterns at a population level. However, little is known about the level of public support for different types of initiatives to encourage healthy food choices in supermarkets, and whether this varies across countries or context. The current study aimed to explore the level of support for three potential supermarket initiatives focused on product placement across five countries, and factors that may influence this support. METHODS: A total of 22,264 adults from Australia, Canada, Mexico, the United Kingdom and the United States (US) provided information on support for three supermarket initiatives related to product placement (targeting product positioning: 'checkouts with only healthy products', 'fewer end-of-aisle displays containing unhealthy foods or soft drinks' or availability: 'more shelf space for fresh and healthier foods') as part of the online 2018 International Food Policy Study. The proportion of respondents that supported each initiative was assessed across countries, and multivariable logistic regression analyses were conducted to evaluate the influence of sociodemographic factors on support. RESULTS: The initiative that received the highest support was 'more shelf space for fresh and healthier foods': 72.0% [95% CI 71.3-72.7], whereas 'checkouts with only healthy products' received the lowest support: 48.6% [95% CI 47.8-49.4]. The level of support differed between countries (p < 0.001 for all initiatives), with the US generally showing the lowest support and Mexico the highest. Noteworthy, in the overall sample, there was not much opposition to any of the initiatives (2.5-14.2%), whereas there was a large proportion of neutral responses (25.5-37.2%). Respondents who were older, female, highly educated, and those who reported having more nutrition knowledge tended to be more supportive, with several differences between countries and initiatives. CONCLUSIONS: Most people in the assessed five countries showed a generally high level of support for three placement initiatives in supermarkets to encourage healthy food choices. Support varied by type of initiative (i.e., product positioning or availability) and was influenced by several factors related to country context and sociodemographic characteristics. This evidence could prompt and guide retailers and policy makers to take stronger action to promote healthy food choices in stores.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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