The Ability of Nutrition Warning Labels to Improve Understanding and Choice Outcomes Among Consumers Demonstrating Preferences for Unhealthy Foods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given growing interest in warning labels as a form of front-of-pack nutrition label, it is important to better understand the mechanisms via which these labels may exert their effects, especially among those making suboptimal food choices. OBJECTIVE: The study aim was to assess the extent to which consumers with the weakest outcomes for objective understanding and choice in no-label conditions were able to improve their understanding and choices after exposure to warning labels on food product options. DESIGN: Post-hoc analyses of the cross-sectional FOP-ICE (Front-of-Pack International Comparative Experimental) study data generated from an online survey that included simulated food choice and nutritional quality ranking scenarios. PARTICIPANTS/SETTING: Participants included 3,680 adults from the following 18 countries: Argentina, Australia, Belgium, Bulgaria, Canada, Denmark, France, Germany, Italy, Mexico, Netherlands, Poland, Portugal, Singapore, Spain, Switzerland, United Kingdom, and United States. INTERVENTION: Survey respondents selected their preferred product options and ranked foods according to their healthiness before and after exposure to mock breakfast cereal, cake, and pizza products displaying warning labels. MAIN OUTCOME MEASURES: Objective understanding and food choice were measured. STATISTICAL ANALYSES PERFORMED: Within each product category, analyses were conducted on respondents who initially incorrectly identified the healthiest option and/or selected the unhealthiest option as their preferred choice. Significant differences between proportions selecting each understanding and choice response option were assessed using 2-sample z tests for proportions. RESULTS: Salience of the warning labels was low; 46% reported noticing the labels while completing the survey. Just over one-third of those aware of the presence of warning labels were able to identify the least healthy option in the post-exposure condition. Approximately one-half reselected the least healthy option post exposure and just over one-fourth switched to the healthiest option. CONCLUSIONS: The results indicated that warning labels can assist some consumers to improve their food quality assessments and choices. However, design improvements could enhance the salience and interpretability of this label format.
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 | 0,005 | 0,021 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».