A five-country study of front- and back-of-package nutrition label awareness and use: patterns and correlates from the 2018 International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to identify correlates of nutrition label awareness and use, particularly subgroup differences among consumers. Two label types were assessed: (1) nutrition facts tables (NFt) in Australia, Canada, Mexico, UK, and USA and (2) front-of-package (FOP) labels, including mandatory Guideline Daily Amounts (Mexico), voluntary Health Star Ratings (Australia) and voluntary Traffic Lights (UK). DESIGN: 21 586) and completed online surveys in November-December 2018. Linear regression and generalised linear mixed models examined differences in label use and awareness between countries and label type based on sociodemographic, knowledge-related and dietary characteristics. SETTING: Australia, Canada, Mexico, UK and USA. PARTICIPANTS: Adults (≥18 years). RESULTS: Respondents from the USA, Canada and Australia reported significantly higher NFt use and awareness than those in Mexico and the UK. Mexican respondents reported the highest level of FOP label awareness, whereas UK respondents reported the highest FOP label use. NFt use was higher among females, 'minority' ethnic groups, those with higher nutrition knowledge and respondents with 'adequate literacy' compared with those with 'high likelihood of limited literacy'. FOP label use was higher among those with a 'high likelihood of limited literacy' compared with 'adequate literacy' across countries. CONCLUSIONS: Lower use of mandatory Guideline Daily Amount labels compared with voluntary FOP labelling systems provides support for Mexico's decision to switch to mandatory 'high-in' warning symbols. The patterns of consumer label use and awareness across sociodemographic and knowledge-related characteristics suggest that simple FOP labels may encourage broader use across countries.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».