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Enregistrement W3192427756 · doi:10.3390/nu13082611

The Availability and Quality of Food Labelling Components in the Canadian E-Grocery Retail Environment

2021· article· en· W3192427756 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer J. Lee, Mavra Ahmed, Tianyi Zhang, Madyson Weippert, Alyssa Schermel, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésLabellingBusinessProduct (mathematics)PurchasingMarketingPackaging and labelingQuality (philosophy)Grocery storeScrollingAdvertisingFood packagingFood scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although packaged foods sold in retail stores must follow food labelling regulations, there are no e-grocery food labelling regulations to mandate and standardize the availability and presentation of product information. Therefore, the objective of the study was to evaluate the availability and quality of food labelling components in the Canadian e-grocery retail environment. METHODS: A sample of fresh and pre-packaged products was identified on eight leading grocery retail websites in Canada, to assess the availability and quality of food labelling components. RESULTS: Out of 555 product searches, all products were accompanied by product images with front-of-pack images more readily available (96.0%) than back-of-pack (12.4%) and other side panel images (3.1%). The following mandatory nutrition information was available for 61.1% of the products: nutrition facts table (68.8%), ingredient (73.9%), and allergen (53.8%) information. The majority of the nutrition information was available after scrolling down, clicking additionally on the description page, or viewing only as an image. Date markings were not available; packaging material information was available for 2.0% of the products. CONCLUSIONS: There was wide variability and inconsistencies in the presentation of food labelling components in the e-grocery retail environment, which can be barriers in enabling Canadians to make informed purchasing decisions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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