Food Promotion and Children's Health: Considering Best Practices for Teaching and Evaluating Media Literacy on Food Marketing
Notice bibliographique
Résumé
Food marketing to children is ubiquitous and persuasive. It primarily promotes foods of poor nutritional quality, influences children's food preferences and habits, and is a factor in childhood obesity. Given that food marketing relentlessly targets children in traditional/digital media and the built environment, children need critical media literacy skills that build their understanding of food marketing's persuasive effects. However, little research connects media literacy with food marketing and health, including effective strategies for teaching and evaluating such programming for children. This perspective presents the outcomes of a stakeholder meeting on best practices in teaching and evaluation on media literacy and food marketing to children. Strategies for promoting critical thinking (teaching content, teaching practices, teaching supports, and parent/caregiver involvement), and strategies for measuring critical thinking (program effectiveness and broader long-term impacts) were identified. These include, among other things, the need to capture the range of marketing formats and current food promotion trends , to include inquiry-based and co-creation activities , and to support ongoing media literacy development . Overall, these strategies suggest useful criteria for media literacy programming related to food marketing, and highlight the importance of media literacy for giving children the skills to navigate a complex food environment.
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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 | 0,193 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 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 ».