Nutritional portrait of processed foods purchased in Québec (Canada), 2016–2022
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Food Quality Observatory synthetises the nutritional composition of fifteen processed food categories commonly purchased in Québec (Canada). We assessed how the new Canadian front-of-pack (FoP) labelling regulation of a ‘high in’ symbol, to be implemented as of January 1, 2026, would be potentially reflected in these categories and how simulations of reformulation would impact the presence of the symbol. DESIGN: company. Fifteen food categories have been selected, and three levels of reformulation were simulated. SETTING: The nutritional values of 5132 products were merged with sales data. 3941 products were successfully cross-referenced. RESULTS: 2336/3941) would carry the ‘high in’ symbol reflecting a high content of Na, saturated fat and/or total sugar (39 %, 16 % and 17 %, respectively). For certain food categories, a slight reduction (5–15 %) in Na, saturated fat or total sugar content would allow removing the ‘high in’ symbol in a large number of products. For example, a 5 % reduction of the Na content in sliced breads would allow 22 percentage point (pp) fewer products to display the symbol. CONCLUSIONS: This study presents a portrait of processed foods purchased in Québec (Canada) and the distribution of the FOP ‘high in’ symbol. Such a portrait generates important data to monitor the food supply’s nutritional quality, which can ultimately contribute to improving the nutritional quality of processed 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».