Child and non-child-targeted food and beverage advertisements on child television in two policy environments in Canada
Notice bibliographique
Résumé
While the impact of child-targeted unhealthy food advertising is well-established, children are also exposed to non-child-targeted advertisements. Studying the frequency and effects of both is essential to fully understand advertising's influence on children's health. This study aimed to analyze the frequency of non-child-targeted versus child-targeted food and beverage advertising on children's television stations in two different policy environments in Canada: Ontario and Quebec. This cross-sectional study analyzed advertisements on popular children's television channels in Ontario (hereafter referred to as "English stations") and Quebec (hereafter referred to as "French stations"), recording 648 h of programming across six days in November 2022. The study classified food and beverage products as "of concern from an advertising perspective" based on Health Canada's suggested protocol for classifying food products according to their fat, sugar, and sodium levels. Descriptive statistics were tabulated for the frequency of advertisements and marketing techniques classified as child-targeted and non-child-targeted. The study observed 34,351 ads, with food and beverage ads comprising a larger share on French (25.7 %) than English (11.2 %) stations. Child-targeted ads were more prevalent on English (57.9 %) than French (25.9 %) stations, with child-targeted marketing techniques being notably more frequent on English than on French stations. Advertisements for foods classified as "of concern from an advertising perspective" from a nutritional perspective were highly prevalent on both English (98.9 %) and French stations (88.8 %). These findings suggest that neither self-regulation in Ontario nor statutory regulation in Quebec is sufficiently limiting advertising to children, specifically of unhealthy food and beverage advertising.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».