The targeting of preschoolers, children, adolescents and adults by the Canadian food and beverage industry on television: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy food advertising can negatively impact children's food preferences and nutritional health. In Canada, only companies participating in the self-regulatory Children's Food and Beverage Advertising Initiative (CAI) commit to limiting unhealthy food advertising to children. We analyzed food advertising from 182 Canadian television stations in 2018. A principal component analysis explored patterns of advertising by 497 food companies and their targeting of preschoolers, children, adolescents, and adults. Chi-square analyses tested differences in the volume of advertising between target age groups by heavily advertising food companies and by CAI-participating and non-participating companies. In 2018, Maple Leaf Foods, Boulangerie St-Méthode, Exceldor Foods, Goodfood Market and Sobeys advertised most frequently during preschooler-programming. General Mills, Kellogg's, the Topps Company, Parmalat and Post Foods advertised most frequently during child-programming, while Burger King, McDonald's, General Mills, Kellogg's and Wendy's advertised most frequently during adolescent-programming. CAI-participating companies were responsible for over half of the food advertising broadcast during programs targeted to children (55%), while they accounted for less than half of the food advertising aired during programs targeting preschoolers (24%), adolescents (41%) and adults (42%). Statutory food advertising restrictions are needed to limit food companies' targeting of young people on television in Canada. Novelty: Advertising from fast food restaurant chains dominated television programming targeted to adolescents in 2018. Advertising from breakfast cereal, candy, and snack manufacturers dominated television programming targeted at children in 2018. Over 100 Canadian and transnational companies contravened broadcast restrictions on advertising to preschoolers in 2018.
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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 ».