Examining differences in children and adolescents' exposure to food and beverage marketing in Canada by sociodemographic characteristics: Findings from the International Food Policy Study Youth Survey, 2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries, including Canada, are considering regulations to restrict food and beverage marketing to children. However, little evidence is available outside of the US on how marketing exposure differs across sociodemographic subgroups. OBJECTIVE: To investigate potential associations between child and adolescent sociodemographic characteristics and exposure to food and beverage marketing in Canada. METHODS: Participants (n = 3780) aged 10-17 self-reported exposure to food and beverage marketing across food categories, locations and marketing techniques. Logistic regression models tested relationships between sociodemographics (age, sex, ethnicity and income adequacy) and marketing exposure. RESULTS: Among other differences identified, 13-17 years old were more likely than 10-12 years old to report seeing unhealthy food marketing online. Girls were more likely than boys to see such marketing online and in retail settings, while boys were more likely to see it in video games. Minority ethnicities (including Indigenous youth) and respondents with lower income adequacy generally reported more exposure than White and higher income respondents, respectively. CONCLUSIONS: This study highlights important differences in marketing exposure among youth of different sociodemographic groups in Canada, including greater exposure to marketing among those most disadvantaged and emphasizes the essential need to consider food marketing across equity groups when developing restrictions on marketing to kids.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle