Evaluating the application of front-of-package labelling regulations to menu labelling in the Canadian restaurant sector using menu food label information and price (Menu-FLIP) 2020 data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the application of front-of-package (FOP) labelling regulations to menu labelling in the Canadian restaurant sector by assessing the proportion of menu items that would be required to display the 'high-in' FOP symbol if the policy were extended to the restaurant sector. DESIGN: Nutrition information of 18 760 menu items was collected from 141 chain restaurants in Canada. Menu items were evaluated using the mandatory FOP labelling regulations promulgated in Canada Gazette II by Health Canada in July of 2022. SETTING: Chain restaurants with ≥20 establishments in Canada. PARTICIPANTS: Canadian chain restaurant menu items including beverages, desserts, entrées, sides and starters. RESULTS: Overall, 77 % of menu items in the Canadian restaurant sector would display a 'high-in' FOP symbol. Among these menu items, 43 % would display 'high-in' one nutrient, 54 % would display 'high-in' two and 3 % would display 'high-in' all three nutrients-of-concern. By nutrient, 52 % were 'high-in' sodium, and 24 and 47 % were 'high-in' total sugars and saturated fat, respectively. CONCLUSIONS: Given the poor nutritional quality of restaurant foods, the current regulations, if applied to restaurant foods, would result in most menu items displaying a FOP symbol. Therefore, expanding the Canadian FOP labelling regulations to the restaurant sector can be key to ensuring a healthy food environment for Canadians. Furthermore, menu labelling along with other multi-faceted approaches such as reformulation targets are necessary to improve the dietary intake of Canadians from restaurant foods.
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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 | 0,026 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».