The relationship between youth’s exposure to unhealthy digital food marketing and their dietary intake in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is limited evidence on how exposure to digital marketing of unhealthy foods affects youth’s dietary behaviours. This study therefore aimed to examine the association between youth’s self-reported digital food marketing exposure and dietary intakes, and explore predictors of frequent unhealthy food consumption. A survey was conducted among 1075 youth in Canada (aged 10–17 years) in April 2023. Proportional odds models examined associations between frequency of exposure to digital marketing of unhealthy foods and frequency of consumption of those foods, adjusted for sociodemographic characteristics and digital device usage. Compared with participants reporting no exposure to digital fast-food marketing in the past week, those exposed ≥4 times per week were more likely to consume fast food more frequently. Youth exposed to digital marketing of sugary drinks and salty/savoury snacks ≥1 time(s) in the previous week were more likely to consume these foods on a greater number of days, compared with those reporting no exposure to this marketing in the past week. Reporting exposure to digital marketing of desserts/sweet treats every day or more than once a day was associated with more frequent consumption of desserts/sweet treats. Province of residence (Ontario/Quebec) and total daily time spent online predicted more frequent consumption of fast food, sugary drinks, salty/savoury snacks, and desserts/sweet treats. Overall, more frequent self-reported exposure to digital marketing of unhealthy foods is associated with more frequent consumption of these foods by Canadian youth. Regulations are needed to help protect youth from digital food marketing, which may help reduce their unhealthy food consumption.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».