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Enregistrement W4388101150 · doi:10.1111/cjag.12339

Impact of ‘‘high in” front‐of‐package nutrition labeling on food choices: Evidence from a grocery shopping experiment

2023· article· en· W4388101150 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yu Na Lee, Laura Stortz, Mike von Massow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Agri-Food Innovation AllianceMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésNutrition facts labelGrocery storeProduct (mathematics)Food labelingEx-anteFood choiceBusinessMarketingLiberian dollarNutrition LabelingFood scienceEconomicsMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the ex‐ante effects of the front‐of‐package (FoP) nutrition labeling for food products high in saturated fat, sugar, and/or sodium, which is a new regulation recently announced by Health Canada to combat obesity. The Canadian food industry has until January 1, 2026, to comply with the new regulations. To examine the ex‐ante effects of this policy, an incentivized experiment is conducted in a lab that replicates a grocery store. The results at the product level indicate a significant decrease in the probability of choosing a product with a “high in” label compared to those without “high in” labels. Basket‐level results demonstrate that FoP labeling is significantly associated with a lower quantity share and dollar value share of products high in one of the mentioned nutrients selected in a grocery basket, as well as fewer grams of sugar and sodium in a grocery basket. Furthermore, the study reveals that individuals with higher educational attainment, a risk‐averse nature, and a lower level of self‐reported nutrition knowledge tend to react more to the labeling. The insights from eye‐tracking data further support these results, revealing that product choices are deterred by a fixation on “high in” labels. This study contributes to an improved understanding of the pathway in which labeling schemes influence food choices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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