Nutrient intakes and top food categories contributing to intakes of energy and nutrients-of-concern consumed by Canadian adults that would require a ‘high-in’ front-of-pack symbol according to Canadian labelling regulations
Notice bibliographique
Résumé
Canada recently mandated front-of-pack (FOP) labelling regulations, where foods meeting and/or exceeding recommended thresholds for nutrients-of-concern (i.e., saturated fat, sodium, and sugars) must display a 'high-in' FOP nutrition symbol. However, there is limited research on the amounts and sources of foods consumed by Canadians that would require a FOP symbol. The objective was to examine the intakes of nutrients-of-concern from foods that would display a FOP symbol and to identify the top food categories contributing to intakes for each nutrient-of-concern. Using the first day 24-hour dietary recall from the nationally representative 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition (CCHS), Canadian adults' intakes of nutrients-of-concern from foods that would display a FOP symbol was examined. Foods were assigned to 1 of 62 categories to identify the top food categories contributing to intakes of energy and nutrient-of-concern that would display a FOP symbol for each nutrient-of-concern. Canadian adults (n = 13,495) consumed approximately 24% of total calories from foods that would display a FOP symbol. Foods that would display a FOP symbol for exceeding thresholds for nutrients-of-concern accounted for 16% of saturated fat, 30% of sodium, 25% of total sugar, and 39% of free sugar intakes among Canadian adults. The top food category contributing intakes of each nutrient-of-concern that would display a FOP symbol were nutrient-specific: Processed meat and meat substitutes for saturated fat; Breads for sodium; and Fruit juices & drinks for total and free sugars. Our findings show that Canadian FOP labelling regulations have the potential to influence the intakes of nutrients-of-concern for Canadian adults. Using the findings as baseline data, future studies are warranted to evaluate the impact of FOP labelling regulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».