Self-reported reactions to the front-of-package warning labelling in Mexico among parents of school-aged children
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background To improve the food environment and guide consumers to select healthier foods, the implementation of a front of package warning labelling (FOPWL) started in Mexico in October 2020. We aimed to identify the self-reported support, understanding, use and perceived impact of the FOPWL 1-5 months after its implementation among parents of school-aged children across socioeconomic categories and nutrition knowledge and attitudes. Methods EPHA-niñ@s is a national web-based cohort of Mexican children 5-10 y and one of their parents aiming to monitor their food and food policy perception and opinions and children’s dietary intake. Recruitment was conducted primarily through paid advertisements on social media. Data was collected online with a self-administered questionnaire answered by the parent and an interviewer-administered questionnaire answered by the child during a video call. This analysis was conducted with data from the parent’s questionnaire from the first wave of data collection (November 2020-March 2021) which included 2,071 participants from all over the country. We evaluated differences by socioeconomic status (SES), education and nutrition knowledge and consciousness, while adjusting by other sociodemographic characteristics using multinomial logistic regression. Results The sample was predominantly from middle and high socioeconomic status (SES). Most parents (85%) agree/strongly agree with the FOPWL (support), 86% correctly identified that a product with one warning is healthier than a product with three (understanding), 65% compared the number of warnings sometimes to very often (use), and 63% reported buying less and 25% stopped buying products with warnings for their children (perceived impact). The perceived impact was higher when products were for their children than for themselves. Perceived impact also differed by food group, being higher for sodas, juices, and cereal bars and lower for chips and chocolate powder. Responses were more favorable for five-six questions (out of seven) among those with higher nutrition knowledge, and higher nutrition consciousness, and for three questions among those with higher education level. Conclusion Within six months of implementation, the immediate self-reported responses related to support, understanding, use, and perceived impact to the Mexican FOPWL were favorable. Further studies in other populations including low SES participants and impact evaluations, are needed.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».