Promotion of ultra-processed foods in Brazil: combined use of claims and promotional features on packaging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the availability of different promotional strategies applied for UPF sales in Brazilian food retailers. METHODS: Information available on food packaging was gathered from all packaged products sold in the five largest food retail chains in Brazil in 2017. UPF were identified using the NOVA food classification system. From this sample, data related to promotional characteristics, nutrition claims and health claims were collected and coded using the INFORMAS methodology. Additional claims referring to the Brazilian Dietary Guidelines were also collected. RESULTS: This study evaluated the packaging of 2,238 UPF, of which 59.8% presented at least one promotional strategy. Almost one third denoted a simultaneous use of different promotional strategies in the same packaging. Nutrition claims were the most commonly found promotional strategy, followed by health claims and the use of characters. The food subgroups comprising the highest prevalence of promotional strategies on their labels were: noncaloric sweeteners (100.0%), breakfast cereals and granola bars (96.2%), juices, nectars and fruit-flavoured drinks (92.9%), other unsweetened beverages (92.9%), and other sweetened beverages (92.6%). CONCLUSIONS: Considering the poor nutritional quality of UPF, the widespread presence of promotional features on their packaging highlights the need for marketing restrictions on this kind of product.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».