Australians support for policy initiatives addressing unhealthy diet: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
To inform public health policy implementation in Australia, our study investigated the level of public support for six policy initiatives addressing unhealthy diet. The policy initiatives included taxing soft drinks and energy drinks, taxing less healthy food and beverage purchases, zoning to restrict the supply of junk foods near schools, prohibiting advertising and promotion of less healthy food and beverages to children under the age of 16 and restricting sugar-sweetened beverages from vending machines in schools, and public places. Data from a cross-sectional population-based study for 4040 Australians aged 15+ years, were analysed. A high overall support across all policy initiatives was observed. Nearly three-quarter of public support was observed for policy initiatives targeting children (zoning to restrict the supply of junk food near schools, prohibiting advertising and promotion of less healthy food and beverages to children under the age of 16 and restricting sugars-sweetened beverages from vending machines in schools), and half of Australians supported policy initiatives of taxing soft drinks and energy drinks and taxing less healthy food and beverage purchases. Australian women and those with tertiary level of education were more likely to support public health initiatives targeting children and all policy initiatives respectively. Interestingly, young adults expressed low level of support for all policy initiatives. The study demonstrated considerable public support for policy initiatives focussed on protecting children from unhealthy diet in Australia. Framing, designing and implementing policies targeting children is potentially a good starting point for policymakers to create a health promoting food environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».