Exploring the relationship between boil water advisories and beverage attitudes and intake in adults in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Newfoundland and Labrador (NL) became the first Canadian province to implement a tax on sugar sweetened beverages (SSBs) in 2022 as an effort to reduce consumption and lower the rate obesity and diabetes. NL also launched a “Rethink Your Drink” campaign to promote water as the drink of choice. However, there may be barriers to choosing water such as the presence of boil water advisories and negative attitudes towards tap water. The objective of this study is to explore the factors influencing total water consumption in NL and assess the impact of attitudes towards tap water and boil water advisories as a predictor of total water and SSB intake. We conducted a cross-sectional online study with adults in NL before and after the implementation of the SSB tax. Attitudes towards tap water and perceptions about being under a boil water advisory impacted beverage consumption. Having negative attitudes towards tap water predicted lower total water consumption (−221 mL/week, p = 0.002) as well as reported being under a boil water advisory (−213 mL/week, p = 0.042), after accounting for sociodemographic variables. Having negative attitudes towards tap water was not a significant predictor of SSB intake after controlling for sociodemographic factors ( p = 0.090). Positive health impacts of the NL SSB tax may not be fully realized if SSBs are not substituted for healthier beverage choices, such as water. Policy makers should be aware of the relationship between negative attitudes towards tap water, boil water advisories, and beverage consumption when implementing initiatives to improve public health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».