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Enregistrement W4389020664 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.lb440

Claims and promotional strategies declared on front‐of‐pack processed and ultra‐processed products related with children and adolescent obesity in Costa Rica

2017· article· en· W4389020664 sur OpenAlexfundno aff
Tatiana Gamboa-Gamboa, Adriana Blanco‐Metzler, Ingrid Gómez‐Duarte, Manuel Ramírez‐Zea, Maria F. Kroker‐Lobos

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésObesityPopulationUnhealthy foodFood scienceAdvertisingFood productsEnvironmental healthMedicineProduct (mathematics)Agricultural scienceBusinessMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Obesity prevalence in children and adolescent population in Costa Rica is more than 20%. This population is vulnerable to persuasive marketing techniques contained on food packaging. Objective The aim of the study was to analyze the presence of claims and the promotional strategies included in front‐of‐pack processed and ultra‐processed products related with obesity in children and adolescents. Methods 2642 products were analyzed. Information was obtained from pictures of packages from the 2015 the Program to Decrease Salt/Sodium Consumption in Costa Rica database. Food products were categorized in non‐alcoholic beverages, dairy sweetened beverages, muffins, cookies, snacks, breakfast cereals, cereal bars and confectionery. Nutritional and health claims; presence of promotional characters and premium offers were analyzed using standardized international methodology. Food products were stratified in two groups according with brand sales information based on Euromonitor International data for Costa Rica. First group represent the 50% of sales for each food category (lead brand), and the second was the rest of brands. A Chi square test (95%CI) was used to determine differences of claims and promotional strategies by brand sales group. Results 92% of dairy sweetened beverages, 89% of cereal bars and 85% of breakfast cereals had at least one nutritional claim. These product categories declared most frequently the nutritional claims. Referring to health claims, 44% of dairy sweetened beverages and 32% of breakfast cereals had at least one health claim. Presence of promotional characters was more frequent in breakfast cereals (45%), snacks (43%) and dairy sweetened beverages (35%), and breakfast cereals presented more premium offers (17%). Out of all products with at least one front‐of‐pack claim, the density of claims varies between food categories. The highest average of nutrition claims per product was found in breakfast cereals 2.8 ±1.6 and cookies 2,6 ±1,6; and the highest density of health claims was presented in breakfast cereals with 2,7 ±1,2, followed by dairy sweetened beverages 2,0 ±1,0. The comparison of nutritional claims and promotional characters by brand sales groups showed that lead brans of non‐alcoholic beverages have more nutrient claims compared with the rest (p=0.000). Lead brands of breakfast cereals have more promotional characters than the rest of the food categories (p=0.017). Conclusion The use of nutritional claims and promotional strategies is widespread in all obesity‐related food products. Breakfast cereals and non‐alcoholic beverages showed a high frequency claims and promotional strategies, specially in lead brands. This data shows the need of front‐of‐pack labeling and promotion regulation in order to generate healthier food environments to prevent childhood obesity in Costa Rica. Support or Funding Information The research leading to these results has received funding from IDRC Grant Number 107213‐002. And the Program to Decrease Salt/Sodium Consumption in Costa Rica with the financial support of the Food, Environment and Health Program del IDRC (project # 106888‐001) facilitated the 2015 National Plan to Reduce Consumption of Salt/Sodium in Costa Rica database. The opinions expressed in this article are the authors' own and do not reflect the opinion of the IDRC o their board of governors (Memorandum of Grant Conditions IDRC‐FUNDEVI from project # 106888‐001, Feb 14, 2012).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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