Abusive advertising of food and drink products on Brazilian television
Notice bibliographique
Résumé
In Brazil, any advertising strategies that take advantage of the child's judgment or induce consumers to make harmful health choices are considered abusive. However, the efficacy of restrictions on their use on television (TV) food advertising remains poorly understood. This study analysed the extent and nature of abusive techniques according to national regulations and patterns in their use in food-related ads. Cross-sectional studyrecorded the programming of the three most popular TV channels (6 am-12 am), during eight non-consecutive days, in April 2018. Data collection was based on the INFORMAS protocol and two national regulations. Descriptive analyses were used to describe the types of food ads and abusive techniques used in ultra-processed products (UPP) ads. Principal component analysis was applied to identify patterns of abusive marketing techniques and to relate them to specific food groups. More than 90% of food ads included at least one UPP. Overall, 10.1% of UPP ads targeted children and 57.7% used some kind of abusive technique directed to children and adolescents. Most ads contained messages inducing harmful health choices did not present adequate and clear information about the product and contained more than one type of abusive technique. Four out of five patterns in the use of abusive techniques in UPP ads were specifically directed to children, and fast-food meals were associated with three out of five patterns. The high abusiveness of food advertising in UPP ads should be considered a public health concern given their impact on children's food choices and health.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».