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Enregistrement W4376618488 · doi:10.1093/heapro/daad028

Unhealthy food advertising on Costa Rican and Guatemalan television: a comparative study

2023· article· en· W4376618488 sur OpenAlexfundno aff
Analí Morales‐Juárez, Eric Monterrubio‐Flores, Emma Lucia Cosenza‐Quintana, Irina Zamora, Melissa Jensen, Stefanie Vandevijvere, Manuel Ramírez‐Zea, María F Kroker-Lobos

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésOdds ratioAdvertisingProduct (mathematics)Food marketingEnvironmental healthConsumption (sociology)Confidence intervalObesityUnhealthy foodNutrientGeographyMedicineDemographyBusinessSociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to exhaustively explore the characteristics of food advertising on TV in Guatemala and Costa Rica. The International Network for Food and Obesity Non-Communicable Diseases (NCDs) Research, Monitoring and Action Support (INFORMAS) methodology was applied. In 2016, we recorded 1440 h of video among 10 TV channels. We used the Pan American Health Organization (PAHO) Nutrient Profile (NP) Model to identify 'critical nutrients', whose excessive consumption is associated with NCDs. We created a nutritional quality score (0 if the product did not exceed any critical nutrient, 1 if the product exceeded one and 2 if it exceeded ≥2). We classified food ads as permitted (score = 0) and not-permitted (score 1 or 2) for marketing. Persuasive marketing techniques were classified as promotional characters (e.g. Batman), premium offers (e.g. toys), brand benefit claims (e.g. tasty) and health-related claims (e.g. nutritious). In Guatemala, foods that exceeded one critical nutrient were more likely to use persuasive marketing techniques, and in Costa Rica were those with an excess of ≥2 critical nutrients, compared with foods without any excess in critical nutrients [Guatemala: promotional characters (odds ratio, OR = 16.6, 95% confidence interval, CI: 5.8, 47.3), premium offers (OR = 3.4, 95% CI: 1.4, 8.2) and health-related claims (OR = 3.5, 95% CI: 2.2, 5.7); Costa Rica: health-related claims (OR = 4.2, 95% CI: 2.0, 8.5)]. In conclusion, Guatemalan and Costa Rican children are exposed to an overabundance of not-permitted food ads on TV. This justifies implementing national policies to reduce exposure to not-permitted food for marketing, including on TV and other media.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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