Examining differences in exposure to digital marketing of unhealthy foods reported by Canadian children and adolescents in two policy environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been relatively little research on youth's exposure to food marketing on digital media, which is important as new digital platforms emerge and youth spend more time online. Evidence evaluating different policy approaches to restricting digital food marketing to children is also limited. This study examined differences in self-reported exposure to digital food marketing between children and adolescents in different policy environments: Ontario (where food marketing is self-regulated) and Quebec (where advertising is government regulated). METHODS: An observational cross-sectional online survey was conducted in April 2023 among children (aged 10-12 years) and adolescents (13-17 years) from Ontario and Quebec, recruited by Leger Marketing. Participants self-reported their frequency of exposure to food marketing via various digital platforms and marketing techniques. Logistic regression and proportional odds models examined differences in exposure by province and age group, adjusting for sociodemographic characteristics and digital device usage. RESULTS: The odds of reporting more frequent exposure to marketing of sugary drinks (OR: 0.48; 95% CI: 0.33, 0.69), sugary cereals (OR: 0.59; 95% CI: 0.41, 0.86), salty/savoury snacks (OR: 0.67; 95% CI: 0.47, 0.96), fast food (OR: 0.65; 95% CI: 0.45, 0.92), and desserts/sweet treats (OR: 0.54; 95% CI: 0.37, 0.78) were lower among Quebec children than Ontario children. Quebec children were less likely than Ontario children (OR: 0.56; 95% CI: 0.38, 0.84), but more likely than Quebec adolescents (OR: 1.58; 95% CI: 1.04, 2.42), to report exposure to unhealthy food marketing on one or more gaming/TV/music streaming platform/website(s). Compared with Ontario children, Quebec children were less likely to report exposure to marketing featuring characters or child/teenage actors (OR: 0.51; 95% CI: 0.34, 0.76), child-appealing subjects, themes and language (OR: 0.59; 95% CI: 0.40, 0.89), and visual design, audio and special effects (OR: 0.64; 95% CI: 0.41, 0.99), and to report exposure to a greater number of marketing techniques (OR: 0.60; 95% CI: 0.43, 0.84). CONCLUSIONS: Exposure to unhealthy food marketing on digital media is high for youth from Ontario and Quebec, particularly for Ontario children. These findings reinforce the need for federal regulations to protect Canadian youth from unhealthy food marketing on digital media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».