Awareness, use and understanding of nutrition labels among children and youth from six countries: findings from the 2019 – 2020 International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutrition facts tables (NFTs) on pre-packaged foods are widely used but poorly understood by consumers. Several countries have implemented front-of-package labels (FOPLs) that provide simpler, easier to use nutrition information. In October 2020, Mexico revised its FOPL regulations to replace industry-based Guideline Daily Amount (GDA) FOPLs with 'Warning' FOPLs, which display stop signs on foods high in nutrients of concern, such as sugar and sodium. This study examined self-reported awareness, use, and understanding of NFTs and FOPLs among young people in six countries with different FOPLs, with an additional focus on changes before and after implementation of Mexico's FOPL warning policy. METHODS: A 'natural experiment' was conducted using 'pre-post' national surveys in Mexico and five separate comparison countries: countries with no FOPL policy (Canada and the US), countries with voluntary FOPL policies (Traffic Lights in the UK and Health Star Ratings in Australia), and one country (Chile) with mandatory FOPL 'warnings' (like Mexico). Population-based surveys were conducted with 10 to 17-year-olds in 2019 (n = 10,823) and in 2020 (n = 11,713). Logistic regressions examined within- and between-countries changes in self-reported awareness, use, and understanding of NFTs and FOPLs. RESULTS: Across countries, half to three quarters of respondents reported seeing NFTs 'often' or 'all the time', approximately one quarter reported using NFTs when deciding what to eat or buy, and one third reported NFTs were 'easy to understand', with few changes between 2019 and 2020. In 2020, awareness, use and self-reported understanding of the Warning FOPLs in Mexico were higher than for NFTs in all countries, and compared with GDA FOPLs in Mexico (p < .001). Mandated Warning FOPLs in Mexico and Chile had substantially higher levels of awareness, use, and understanding than the voluntary Traffic Lights in the UK and Health Star Ratings in Australia (p < .001 for all). CONCLUSIONS: Mandated easy-to-understand FOPLs are associated with substantially greater levels of self-reported awareness, use and understanding at the population-level compared to NFT and GDA-based labeling systems.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».