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Enregistrement W4319299443 · doi:10.1007/s13668-023-00450-7

Contemporary Approaches for Monitoring Food Marketing to Children to Progress Policy Actions

2023· review· en· W4319299443 sur OpenAlexaff
Bridget Kelly, Kathryn Backholer, E. Boyland, Monique Potvin Kent, Marie A. Bragg, Tilakavati Karupaiah, SeeHoe Ng

Notice bibliographique

RevueCurrent Nutrition Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingBusinessResource (disambiguation)Monitoring and evaluationFood marketingPopulationFood policyEnvironmental healthPublic relationsMedicinePolitical scienceEconomicsFood securityEconomic growthAgricultureComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Protecting children from unhealthful food marketing is a global priority policy for improving population diets. Monitoring the nature and extent of children's exposure to this marketing is critical in policy development and implementation. This review summarises contemporary approaches to monitor the nature and extent of food marketing to support policy reform. RECENT FINDINGS: Monitoring approaches vary depending on the stage of progress of related policy implementation, with resource implications and opportunity costs. Considerations include priority media/settings. marketing techniques assessed, approach to classifying foods, study design and if exposure assessments are based on media content analyses or are estimated or observed based on children's media use. Current evidence is largely limited to high-income countries and focuses on content analyses of TV advertising. Ongoing efforts are needed to support monitoring in low-resource settings and to progress monitoring to better capture children's actual exposures across media and settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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