Child-directed marketing on packaged breakfast cereals in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood obesity is on the rise in South Africa (SA), and child-directed marketing (CDM) is one of the contributing factors to children's unhealthy food choices. This study assessed CDM on packaged breakfast cereals available in SA supermarkets and their nutritional quality. DESIGN: Photographic images were examined in a descriptive quantitative study. A codebook of definitions of CDM was developed for this purpose. REDCap, an online research database, was used for data capturing, and SPSS was used for data analyses including cross-tabulations and one-way ANOVA. SETTING: The current study was set in the Western Cape province of SA. SUBJECTS: Photographic images of all packaged breakfast cereals sold in major retailers in the Western Cape province of SA in 2019 were studied. RESULTS: CDM strategies were classified as direct (to the child) or indirect (through the parent). A total of 222 breakfast cereals were studied, of which 96·9 % had a nutritional or health claim, 95·0 % had illustrations, 75·2 % had product and consumption appeals, 10·8 % had characters, 10·8 % consisted of different appeals, 8·6 % alluded to fantasy and 7·7 % had role models. In breakfast cereals with direct CDM, the protein and fibre content was significantly lower than in breakfast cereals without direct CDM. This study found a significantly higher total carbohydrate and total sugar content in breakfast cereals with direct CDM than those without direct CDM. CONCLUSION: CDM was highly prevalent in breakfast cereals sold in SA. Regulations to curb the marketing of packaged foods high in nutrients of concern is recommended.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».