Comparing Canada’s 2018 proposed and 2022 final front-of-pack labelling regulations using generic food composition data and a nationally representative dietary intake survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The objective of the study was to compare the potential dietary impact of proposed and final front-of-pack labelling (FOPL) regulations (published in Canada Gazette I (CG1) and Canada Gazette II (CG2), respectively) by examining the difference in the prevalence of foods that would require a ‘High in’ front-of-pack nutrition symbol and nutrient intakes from those foods consumed by Canadian adults. Design: Foods in a generic food composition database (n 3676) were categorised according to the details of FOPL regulations in CGI and CGII, and the differences in the proportion of foods were compared. Using nationally representative dietary survey data, potential intakes of nutrients from foods that would display a ‘High in’ nutrition symbol according to CGI and CGII were compared. Setting: Canada Participants: Canadian adults (≥ 19 years; n 13 495) Results: Compared with CGI, less foods would display a ‘High in’ nutrition symbol (Δ = –6 %) according to CGII (saturated fat = –4 %, sugars = –1 %, sodium = –3 %). Similarly, potential intakes of nutrients-of-concern from foods that would display a ‘High in’ nutrition symbol were reduced according to CGII compared with CGI (saturated fat = –21 %, sugars = –2 %, sodium = –6 %). Potential intakes from foods that would display a ‘High in’ nutrition symbol were also reduced for energy and nutrients-to-encourage, including protein, fibre, calcium and vitamin D. Conclusions: Changes to FOPL regulations may have blunted their potential to limit intakes of nutrients-of-concern; however, they likely averted potential unintended consequences on intakes of nutrients-to-encourage for Canadians (e.g. calcium and vitamin D). To ensure policy objectives are met, FOPL regulations must be monitored regularly and evaluated over time.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».