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Enregistrement W4408343705 · doi:10.4067/s0717-75182024000500351

Nutrition quality of packaged food and beverages in Costa Rica: an input for crafting harmonious school food environment policies

2024· article· en· W4408343705 sur OpenAlexfundno aff
Melissa Jensen, Tatiana Gamboa-Gamboa, Jaritza Vega-Solano, Karol Madriz-Morales, Adriana Blanco‐Metzler

Notice bibliographique

RevueRevista chilena de nutrición · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésBusinessFood qualityQuality (philosophy)Food scienceFood packagingMarketingChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to compare the proportion and types of foods and beverages that would be subject to regulation according to two nutrient profiles: the Costa Rica School Decree (CRSD) and the Pan American Health Organization (PAHO) profile, and to provide recommendations for future policy design.The CRSD regulates the content of energy, sugar, total and saturated fats, and sodium, whereas the PAHO model regulates free sugar, total, saturated, and trans fats, sodium, and the presence of non-nutritive sweeteners.In this cross-sectional study, we analyzed the content of calories, sodium, sugars, and saturated fats in packaged products (n = 2,216) collected in 2015 and determined the proportion of non-compliant products according to both nutrient profiles.The agreement for non-compliant/compliant products was estimated, and the median number of nutrients in excess was compared.According to the Costa Rica School Decree, 85.2% of foods and 66.1% of beverages would be classified as non-compliant.A larger proportion of products was classified as non-compliant according to the PAHO profile (91.9% of foods and 70.9% of beverages).Chocolates and marshmallows, cookies, and crackers had the highest median number of nutrients in excess (three to four), followed by bakery items, nuts and seeds, and salty snacks (two to three).For beverages, the median number of nutrients in excess was one, according to both profiles.In conclusion, differences were found between the two nutrient profiles, which should be considered when discussing a future regulation on front-of-package (FOP) warning labels.In addition, the percentage of packaged products sold in Costa Rica that are excessive in critical nutrients, and therefore would be subject to a warning label, was high, representing a public health concern.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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