What Factors Shape Whether Digital Food Marketing Appeals to Children?
Notice bibliographique
Résumé
Children are exposed to large amounts of unhealthy food marketing on digital media. This marketing contains elements that marketing experts consider child-appealing, such as cartoons, bold colors, and childish font styles. Although these elements capture children’s attention, there is still ambiguity regarding which additional factors also play a role. We aimed to examine the effects of child characteristics (sociodemographic, behavioural, and dietary intake factors) and marketing instance features on whether digital food marketing instances appealed to children. Thirty-nine children from Calgary, Alberta, Canada indicated whether 1660 digital food marketing instances (∼130 per child) appealed to them (‘Is this ad for kids like you’; yes vs. no). Each instance was evaluated by three children. Information on children’s sociodemographic characteristics, screen-related behaviours, and dietary intake was also collected. Agreement between children was measured using the Fleiss’ kappa statistic. Text, labels, objects, and logos extracted from the food marketing instances were combined with the variables collected from the children to fit logistic regression, random forest, conditional inference tree, and gradient boosting models to assess which variables were the most important determinants of child appeal. Agreement between children was low, with an average Fleiss’ kappa of –0.01 (95% CI: –0.09, 0.08). The models indicated that the text contained in the food marketing instances was the most important determinant of child appeal. Besides text, the three most important predictors of child appeal were the household’s highest level of education, children’s vegetable consumption and BMI. The conditional inference tree indicated that children with low consumption of vegetables, high consumption of unhealthy snacks and more time spent using screen devices tended to consider more food marketing instances as child appealing. There is substantial variability among children in which marketing instances appeal to them; even children with similar characteristics disagreed. However, children with poorer dietary intakes reported that more food marketing instances appealed to them. Canadian Institutes of Health Research.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».