MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3197099748 · doi:10.3390/nu13093115

Examining the Prevalence, Nutritional Quality and Marketing of Foods with Voluntary Nutrient Additions in the Canadian Food Supply

2021· article· en· W3197099748 sur OpenAlexafffundabout
Anthea Christoforou, Sheida Norsen, Jodi T. Bernstein, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNutrientEnvironmental healthPopulationBusinessNutrient densityTurnoverQuality (philosophy)FortificationFood scienceBiotechnologyMedicineBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foods with voluntary nutritional additions are a fast-growing sector of the global food industry. In Canada, while the addition of nutrients to foods has been regulated through fortification regulations, parallel policies which aim to encourage product innovation have also allowed for the voluntary addition of nutrients and other novel ingredients to 'supplemented' and 'functional' foods. Concerns have been raised that the consumption of these products may have negative repercussions on population health, such as high nutrient intakes inappropriate for certain population subgroups (e.g., children) and the shifting of dietary patterns to include more unhealthy foods. The aim of this study was to evaluate the prevalence, nutritional quality, and marketing characteristics of foods with added nutrients in the Canadian market. We found many nutritionally-enhanced foods contained high levels of nutrients beyond recommended intakes, despite these nutrients having no evidence of inadequacy in the Canadian population. Additionally, a large proportion of foods with added nutrients had poor nutrient profiles (were deemed 'less healthy' than their non-enhanced counterparts) and carried heavy marketing on their labels, regardless of their nutritional quality. Taken together these findings raise concerns about foods with voluntary nutrient additions and suggest the need to further investigate consumer attitudes and decision-making towards these foods.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrientsMême sujetConsumer Attitudes and Food LabelingTravaux en français237 207