The food and beverage marketing monitoring framework for Canada: Development, implementation, and gaps
Notice bibliographique
Résumé
As many countries are considering the restriction of marketing to children for unhealthy foods and beverages to improve population health, systematic monitoring of this marketing to inform and evaluate policies is critical. The objective of this research was to develop and describe the Food and Beverage Marketing Monitoring Framework for Canada, a framework commissioned by Health Canada to help guide their monitoring efforts. Following a literature review and expert consultation, the questions to be answered by the framework, the frequency and scope of monitoring activities, the short-/long- term outcome indicators and the methodologies to be employed were determined. The resulting Framework aims to assess the frequency and power of food marketing in various media and settings and monitor children and adolescents’ exposure to food marketing, food company practices, and changes in children’s attitudes, behaviours, and health. It proposes that monitoring occur annually in six regions across Canada. Considering probable budget constraints and research capacity, television, digital media, schools, convenience stores, packaging and children’s sport/event sponsorship were identified as priority media/settings. Short- and long-term outcomes include: food marketing (e.g., advertising rate, marketing technique use), company-level (e.g., ad expenditures, product reformulation) and behavioral/health indicators (e.g., children’s marketing awareness and recall, food requests and consumption). While significant efforts have been made in monitoring food marketing in Canada via the implementation of the Framework into the Health Canada M2K Monitoring Strategy, gaps remain (e.g., within diverse sociodemographic groups). The Framework can be leveraged to inform policy in Canada and the development process and content of the Framework could be adapted and implemented for global use.
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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 | 0,082 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».