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Enregistrement W4403954993 · doi:10.1017/s1368980024002143

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

2024· article· en· W4403954993 sur OpenAlexafffundabout
Hayun Jeong, Yahan Yang, Christine Mulligan, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensHealthForceOntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésLabellingSymbol (formal)BusinessNutrition LabelingAdvertisingQuality (philosophy)Packaging and labelingMarketingComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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