A multi-country comparison of jurisdictions with and without mandatory nutrition labelling policies in restaurants: analysis of behaviours associated with menu labelling in the 2019 International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine differences in noticing and use of nutrition information comparing jurisdictions with and without mandatory menu labelling policies and examine differences among sociodemographic groups. DESIGN: Cross-sectional data from the International Food Policy Study (IFPS) online survey. SETTING: IFPS participants from Australia, Canada, Mexico, United Kingdom and USA in 2019. PARTICIPANTS: 19 393. RESULTS: Participants in jurisdictions with mandatory policies were significantly more likely to notice and use nutrition information, order something different, eat less of their order and change restaurants compared to jurisdictions without policies. For noticed nutrition information, the differences between policy groups were greatest comparing older to younger age groups and comparing high education (difference of 10·7 %, 95 % CI 8·9, 12·6) to low education (difference of 4·1 %, 95 % CI 1·8, 6·3). For used nutrition information, differences were greatest comparing high education (difference of 4·9 %, 95 % CI 3·5, 6·4) to low education (difference of 1·8 %, 95 % CI 0·2, 3·5). Mandatory labelling was associated with an increase in ordering something different among the majority ethnicity group and a decrease among the minority ethnicity group. For changed restaurant visited, differences were greater for medium and high education compared to low education, and differences were greater for higher compared to lower income adequacy. CONCLUSIONS: Participants living in jurisdictions with mandatory nutrition information in restaurants were more likely to report noticing and using nutrition information, as well as greater efforts to modify their consumption. However, the magnitudes of these differences were relatively small.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».