Do front‐of‐pack nutrition rating systems and symbols (FOPS) direct consumers to the healthiest products in an unregulated environment?
Notice bibliographique
Résumé
Concern has been raised that unregulated FOPS may mislead consumers into believing that a single food is ‘healthier’ than foods not bearing the FOPS. The nutritional criteria of a non‐profit (Health Check™) and a manufacturer (Sensible Solutions™) FOPS were applied to a national database of packaged food products. The proportion of foods qualifying for a given FOPS was compared to the proportion carrying the FOPS using exact binomial test. 7503 and 3010 of the 10,487 foods in the database could be assigned a Health Check™ or Sensible Solutions™ food category, respectively. 3360 (44.8%) of the foods assigned a Health Check™ category qualified for a Health Check™ symbol and 560 (7.5%) foods carried the symbol. Up to 2380 (79.1%) of the foods assigned a Sensible Solutions™’ category qualified for a Sensible Solutions™ symbol and 122 (4.1%) foods carried the symbol. The discord between products qualifying for and carrying these FOPS persisted at the food category and subcategory level. More than 75% of the products in many of the subcategories of either FOPS qualified for their respective symbols. These results suggest that FOPS are not always a useful guide to identifying the healthiest food products as more products qualify for these systems than are identified by the systems’ symbols. Grant Funding Source : Earle W. Mc Henry Research Chair Award (M.L.), CIHR Frederick Banting and Charles Best Canada Graduate Scholarship, Cancer Care Ontario/CIHR Training Grant in Population Intervention for Chronic Disease Prevention: A Pan‐ Canadian Program (#53893), and CIHR Strategic Training Program in Public Health Policy (T.E.)
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 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 | 0,017 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».