The Effects of Ontario Menu Labelling Regulations on Nutritional Quality of Chain Restaurant Menu Items—Cross-Sectional Examination
Notice bibliographique
Résumé
Restaurant foods are associated with excessive energy intake and poor nutritional quality. In 2017, the Healthy Menu Choices Act mandated food service establishments with ≥20 outlets in Ontario to display the energy content on menus. To examine the potential impact of menu labelling, nutrition information for 18,760 menu items were collected from 88 regulated and 53 unregulated restaurants. Descriptive statistics were calculated for serving size, energy, saturated fat, sodium and total sugars. Quantile regression was used to determine the differences between regulated and unregulated restaurants. The energy content of menu items from regulated restaurants (median (95% CI): 320 kcal (310, 320)) was significantly lower than those from unregulated restaurants (470 kcal (460, 486), p < 0.001). Saturated fat, sodium and total sugars were significantly lower in regulated restaurants (4 g (4, 4), 480 mg (470, 490) and 7 g (6, 7), respectively) than in unregulated restaurants (6 g (6, 6), 830 mg (797, 862) and 8 g (8, 9), respectively, p < 0.001). This study showed that menu items from regulated restaurants had smaller serving size, lower levels of energy and nutrients of public health concern compared to those from the unregulated restaurants, suggesting potential downstream beneficial effects of menu labelling in lowering caloric content and nutrients of public health concern in foods.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».