Experimental study of front-of-package nutrition labels’ efficacy on perceived healthfulness of sugar-sweetened beverages among youth in six countries
Notice bibliographique
Résumé
Front-of-package (FOP) nutrition labels have been proposed as a strategy to help limit sugar-sweetened beverage (SSB) consumption among youth. However, few studies have examined the efficacy of FOP labels in youth across different countries. A between-group experiment was conducted to examine the impact of FOP labels (no-label control, Health Star Rating, 'High in' Octagon, Guideline Daily Amount (GDA), Traffic Light, or Nutri-Score) on perceived healthfulness of an SSB. The study was conducted online in November-December 2019 with 10,762 children aged 10-17 from six countries: Australia, Canada, Chile, Mexico, the United Kingdom, and the United States. A binary logistic regression model tested the impacts of FOP label condition, country, and sociodemographic characteristics on participants' likelihood of perceiving the SSB to be Unhealthy. Compared to the control condition, participants in each of the five FOP label conditions were significantly more likely to perceive the SSB as Unhealthy (p < 0.002). The 'High in' Octagon label had the greatest impact on perceived healthfulness across five out of six countries, whereas the GDA and Nutri-Score labels demonstrated the lowest impact across all six countries. The impact of FOP labels was consistent across sex, age, race/ethnicity, and perceived income adequacy. FOP labels can significantly reduce the perceived healthfulness of SSBs among youth across multiple countries. The current study adds to the evidence that 'high in' labels, which use intuitive symbols such as the octagon 'stop sign', are the most efficacious labels for helping consumers identify foods high in nutrients of concern, including SSBs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».