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Enregistrement W4392019192 · doi:10.1093/heapro/daae006

Qualitative analysis of UK women’s attitudes to calorie-based alcohol marketing and alcohol calorie labelling

2024· article· en· W4392019192 sur OpenAlexaff
Amanda Atkinson, Beth Meadows, Erin Hobin, Lana Vanderlee, Harry Sumnall

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversité LavalPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésLabellingAlcoholCalorieQualitative researchEnvironmental healthQualitative analysisPsychologyMedicineAdvertisingBusinessSociologyCriminologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mandatory standardized nutritional information on alcoholic drinks such as energy, or calorie labelling, is a population-level public health measure aimed at addressing obesity and alcohol consumption. In the UK, such measures are not a statutory requirement, but some alcohol brands do include references to calories on their products and in their marketing materials, as a marketing strategy to encourage sales and consumption. This article presents findings of semi-structured individual (N = 43) and group (N = 9) interviews with 78 women living in the UK that aimed to gain insight into their attitudes towards calorie-based alcohol brand marketing, and alcohol calorie labelling (ACL) as a health policy. Three themes are presented that outline how women rejected calorie marketing and labelling; the potential positive and unintended impact on alcohol consumption and dietary/eating practices; and how views on calorie labelling were intertwined with women's attitudes towards marketing that draws on calorie messaging. A feminist anti-diet discourse, as well as a discourse of pleasure through alcohol consumption, was at play in women's accounts, which may limit the intended aims of ACLs. It is concluded that ACLs should be considered within the wider commercial context of alcohol marketing that draws on calories to promote sales and consumption, consideration of the gendered factors that may lead some to reject ACLs as a health policy, and the potential for unintended consequences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,389 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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