Sodium Claims or Health Focused Messages Help Consumers to Identify Sodium Levels in Foods Better than the Nutrition Facts Table
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether consumers can properly classify sodium levels (low, moderate, or high) based on the Nutrition Facts table (NFt) alone and whether sodium focused messages influence these judgements. Participants from a national online consumer panel (n=3,437) were randomly assigned to 1 of 5 treatment conditions on mock cheese products. Treatment group 1 was shown a Nutrition Facts table (NFt) with typical levels of sodium and groups 2 to 5 were shown a NFt with a 25% reduction. Groups 3 to 5 were shown various additional sodium focused messages. Groups 1 and 2 made similar classification judgements, regardless of whether or not the product was higher or reduced in sodium. By comparison, groups 3 and 4 who were shown a “reduced sodium” claim in addition to the NFt classified products as lower in sodium (P<0.05). This effect was even greater when consumers were shown a one‐page sodium advisory message (P<0.05). These results indicate that Canadian consumers generally have a poor understanding of what constitutes low, moderate, or high amounts of sodium based on information from the NFt only. Sodium focused messages significantly improve consumer judgements. Funding Source: Dairy Farmers of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».