Ultra-processed Foods Frequently Promoted in Canada’s Grocery Flyers from 2014, 2017, and 2021, with Healthier Cover Pages
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess nutritional quality of foods promoted in Canadian grocery flyers including level of processing, and whether adherence to dietary guidance varied by year, region, store type (regular or discount), or location in the flyer. Methods: Observational study; national sample of weekly digitized flyers (n = 53 flyers; n = 8,790 promoted foods and beverages) were collected from Canada’s largest market-share national grocer, from 2014, 2017, and 2021. Flyer food items were extracted and coded manually into food groups and categories. Nutritional quality of promoted items was analyzed by three nutrient profiling systems including NOVA level of processing and Canada’s Food Guide (CFG). Logistic regression models were used to examine odds of flyer foods aligning with dietary guidance. Results: Mean food items per flyer were 106 (SD = 66.4) in 2014; 174 (SD = 106.2) in 2017; and 215 (SD = 49.8) in 2021. Baked products (11%), non-alcoholic beverages (10.7%) and milk/dairy (10.2%) comprised the largest proportions of flyers. Least healthy/ultra-processed foods were most frequently advertised (CFG: 58.5%; NOVA: 51.2%); but followed by the most healthy/un/minimally processed (CFG: 33.6%: NOVA: 27.8%). Across geographic regions, odds of CFG alignment were similar, and no different in discount versus regular banners. Food items on the flyer cover page had consistently higher odds of CFG alignment. Conclusion: Consistent with past research, flyer foods frequently did not align with dietary guidance.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».