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Enregistrement W4403305306 · doi:10.2196/63410

Extent and Nature of Television Food and Nonalcoholic Beverage Marketing in 9 Asian Countries: Cross-Sectional Study Using a Harmonized Approach

2024· article· en· W4403305306 sur OpenAlexfundvenueno aff
Tilakavati Karupaiah, Shah Md Mahfuzur Rahman, Juan Zhang, Naveen Kumar, Batjargal Jamiyan, Raj Kumar Pokharel, Elaine Q. Borazon, Tharanga Thoradeniya, Nguyen Thi Thi Tho, Sally Mackay, Bridget Kelly, Boyd Swinburn, Karuthan Chinna, Gild Rick Ong, Sreelakshmi Sankara Narayanan, Mohd Jamil Sameeha, Mohammad Ahsan Uddin, Yuxiang Tang, Rishav Pokharel, Anna Christine Rome, Pujitha Wickramasinghe, Phan Thanh Huy

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPreprintAdvertisingBusinessEnvironmental healthPsychologyComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rising childhood obesity rates in Asia are adding risk for the future adult burden of obesity and noncommunicable diseases. Weak policies across most Asian countries enable unrestricted marketing of obesogenic foods and beverages to children. Television is the common medium for food marketing to reach this audience. OBJECTIVE: This study aimed to assess the extent and nature of television food and nonalcoholic beverage marketing in 9 Asian countries (Bangladesh, China, India, Malaysia, Mongolia, Nepal, the Philippines, Sri Lanka, and Vietnam) with capacity building support from the International Network for Food and Obesity/Non-Communicable Disease Research, Monitoring and Action Support, who enabled harmonization of data collection method and content analyses. METHODS: Advertised foods were categorized as permitted or not permitted based on the nutrient profile models established by the World Health Organization regional offices for South-East Asia (SEARO) and the World Health Organization regional offices for Western Pacific (WPRO). Overall rates of food advertisements (advertisements per hour per channel) and persuasive strategy use were analyzed along with comparisons between children's peak viewing time (PVT) and non-PVT. RESULTS: Cross-country comparisons, irrespective of country income level, indicated that not permitted food advertising dominated children's popular television channels, especially during PVT with rates as per WPRO or SEARO criteria ranging from 2.40/2.29 (Malaysia) to 9.70/9.41 advertisements per hour per channel (the Philippines). Persuasive strategy rates were also comparatively higher during PVT. Sugar-sweetened beverages, sugar-containing solid foods, and high salt- and fat-containing snacks and fast foods were frequently advertised. Evaluation of the application of WPRO and SEARO nutrient profile models identified inconsistencies due to regional taste and cuisine variations across Asia. CONCLUSIONS: This study clearly showed that unhealthy food marketing through popular children's television channels is widely occurring in Asia and is a clear breach of child rights. Evidence outcomes will benefit advocacy toward stronger policy regulations to control unhealthy food marketing and strengthen strategies to promote a healthier food environment for Asia's children.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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