Food Marketing and Power: Teen-Identified Indicators of Targeted Food Marketing
Notice bibliographique
Résumé
Food marketing is powerful and prevalent, influencing young people's food attitudes, preferences, and dietary habits. Teenagers are aggressively targeted by unhealthy food marketing messages across a range of platforms, prompting recognition of the need to monitor such marketing. To monitor, criteria for what counts as teen-targeted food marketing content (i.e., persuasive techniques) must first be established. This exploratory study engaged teenagers to explore the "power" of food marketing by identifying what they consider to be teen-targeted marketing techniques within various food marketing examples. Fifty-four teenagers (ages 13-17) participated in a tagging exercise of 19 pre-selected food/beverage advertisements. Assessed in light of age and gender, the results showed clear consistency with what indicators the participants identified when it comes to selecting "teen-targeted" ads-with advertisements most frequently chosen as "teen-targeted" containing humor (particularly irony) and celebrities. When it comes to specific indicators used by teenagers, visual style dominated, standing as the marketing technique with the most "power" for teenagers. The findings shed much needed insight into the elements of power-and more precisely, the specific marketing techniques persuasive to teenagers-which are necessary to inform monitoring efforts and to create evidence-based policy.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».