Public Support for Nutrition-Related Actions by Food Companies in Australia: A Cross-Sectional Analysis of Findings from the 2020 International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy food environments contribute to unhealthy population diets. In Australia, the government currently relies on voluntary food company actions (e.g., related to front-of-pack labelling, restricting promotion of unhealthy foods, and product formulation) as part of their efforts to improve population diets, despite evidence that such voluntary approaches are less effective than mandatory policies. This study aimed to understand public perceptions of potential food industry nutrition-related actions in Australia. An online survey was completed by 4289 Australians in 2020 as part of the International Food Policy Study. The level of public support was assessed for six different nutrition-related actions related to food labelling, food promotion, and product formulation. High levels of support were observed for all six company actions, with the highest support observed for displaying the Health Star Rating on all products (80.4%) and restricting children's exposure to online promotion of unhealthy food (76.8%). Findings suggest the Australian public is strongly supportive of food companies taking action to improve nutrition and the healthiness of food environments. However, given the limitations of the voluntary action from food companies, mandatory policy action by the Australian government is likely to be needed to ensure company practices align with public expectations.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».