Impact of front-of-pack labels on the perceived healthfulness of a sweetened fruit drink: A randomised experiment in five countries
Notice bibliographique
Résumé
\n\t\t\t\t\t<jats:title>Abstract</jats:title><jats:sec id="S1368980021004535_as1"><jats:title>Objective:</jats:title><jats:p>Front-of-pack (FOP) nutrition labelling is a globally recommended strategy to encourage healthier food choices. We evaluated the effect of FOP labels on the perceived healthfulness of a sweetened fruit drink in an international sample of adult consumers.</jats:p></jats:sec><jats:sec id="S1368980021004535_as2"><jats:title>Design:</jats:title><jats:p>Six-arm randomised controlled experiment to examine the impact of FOP labels (no label control, Guideline Daily Amounts (GDA), Multiple Traffic Lights, the Health Star Ratings (HSR), Health Warning Labels, and ‘High-in’ Warning Labels (HIWL)) on the perceived healthfulness of the drink. Linear regression models by country examined healthfulness perceptions on FOP nutrition labels, testing for interactions by demographic characteristics.</jats:p></jats:sec><jats:sec id="S1368980021004535_as3"><jats:title>Setting:</jats:title><jats:p>Online survey in 2018 among participants from Australia, Canada, Mexico, United Kingdom (UK) and United States.</jats:p></jats:sec><jats:sec id="S1368980021004535_as4"><jats:title>Participants:</jats:title><jats:p>Adults (≥18 years, <jats:italic>n</jats:italic> 22 140).</jats:p></jats:sec><jats:sec id="S1368980021004535_as5"><jats:title>Results:</jats:title><jats:p>Compared with control, HIWL had the greatest impact in lowering perceived healthfulness (<jats:italic>β</jats:italic> from −0·62 to −1·71) across all countries. The HIWL and the HSR had a similar effect in Australia. Other labels were effective in decreasing the perceived healthfulness of the drink within some countries only, but to a lower extent. The GDA did not reduce perceived healthfulness in most countries. In the UK, the effect of HIWL differed by age group, with greater impact among older participants (&gt; 40 years). There were no other variations across key demographic characteristics.</jats:p></jats:sec><jats:sec id="S1368980021004535_as6"><jats:title>Conclusions:</jats:title><jats:p>HIWL, which communicates clear, non-quantitative messages about high levels of nutrients of concern, demonstrated the greatest efficacy to decrease the perceived healthfulness of a sweetened fruit drink across countries. This effect was similar across demographic characteristics.</jats:p></jats:sec>\n\t\t\t\t
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».