Development and testing of two tools to assess point-of-sale food and beverage marketing to children in restaurants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the development and testing of two assessment tools designed to assess exterior (including drive-thru) and interior food and beverage marketing in restaurants with a focus on marketing to children and teens. DESIGN: A scoping review on restaurant marketing to children was undertaken, followed by expert and government consultations to produce a draft assessment tool. The draft tool was mounted online and further refined into two separate tools: the Canadian Marketing Assessment Tool for Restaurants (CMAT-R) and the CMAT-Photo Coding Tool (CMAT-PCT). The tools were tested to assess inter-rater reliability using Cohen's Kappa and per cent agreement for dichotomous variables, and intra-class correlation coefficients (ICCs) for continuous or rank-order variables. SETTING: Waterloo, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: 57), and thirty randomly selected photos were coded using the CMAT-PCT. RESULTS: The CMAT-R collected data on general promotions and restaurant features, drive-thru features, the children's menu and the dollar/value menu. The CMAT-PCT collected data on advertisement features, features considered appealing to children and teens, and characters. The inter-rater reliability of the CMAT-R tool was strong (mean per cent agreement was 92·4 %, mean Cohen's κ = 0·82 for all dichotomous variables and mean ICC = 0·961 for continuous/count variables). The mean per cent agreement for the CMAT-PCT across items was 97·3 %, and mean Cohen's κ across items was 0·91, indicating very strong inter-rater reliability. CONCLUSIONS: The tools assess restaurant food and beverage marketing. Both showed high inter-rater reliability and can be adapted to better suit other contexts.
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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 | 0,070 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».