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Enregistrement W7070177326

Panel de expertos (virtual): Alimentos ultraprocesados y los retos para la reducción y control de las Enfermedades Crónicas

2024· article· es· W7070177326 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFlorida International University Digital Commons (Florida International University) · 2024
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood labelingFood productsFood consumptionFood policyControl (management)Public policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alimentos ultraprocesados Desafíos y oportunidades para disminuir el consumo de alimentos ultraprocesados: el caso chileno La ponencia presentará el escenario de consumo de estos productos en Chile y su impacto en la salud pública. Se discutirán las principales estrategias regulatorias adoptadas, destacando la Ley de Etiquetado Chilena y la clasificación NOVA, como marcos clave para la identificación de alimentos ultraprocesados. Además, se discutirán oportunidades para fortalecer las políticas alimentarias y avanzar hacia una reducción efectiva de su consumo, promoviendo entornos alimentarios más saludables. \ Comparing the Canadian front-of-pack labeling regulations with other mandatory approaches in the Americas and their ability to identify ultra-processed products Background: Front-of-pack labeling (FOPL) has been implemented in several countries in the Americas, with Chile being the first to introduce a mandatory ‘high in’ warning FOPL in 2016. The Pan American Health Organization (PAHO) food classification criteria, considered a best practice for FOPL regulations, has been adopted by Mexico, Argentina, and Colombia. Canada’s FOPL regulations were recently approved and will take effect in January 2026, but it is unknown how these regulations compare to FOPL regulations that have already been implemented in other parts of the region. Objectives: To compare the Canadian criteria for FOPL regulations with other FOPL criteria implemented in the Americas, and to determine their ability to identify ultra-processed products (UPPs). Methods: Packaged foods and beverages (n=17,094) from the University of Toronto’s Food Label Information and Price (FLIP) 2017 database were analyzed using three FOPL criteria (Canadian, Chilean and PAHO criteria) and the NOVA classification system. The proportions of products that would be subject to displaying a ‘high in/excess’ FOPL and UPPs that would not be subject to FOPL regulations were examined under each criterion. Agreement patterns were modeled using a nested sequence of hierarchical Poisson log-linear models. The Wald statistics for homogeneity were used to test whether proportional distributions differ significantly. Results: Under the Canadian, Chilean and PAHO criteria, 54.4%, 68.4%, and 80.2% of packaged products would be required to display a ‘high in/excess’ FOPL, respectively. Disagreements between the Chilean and the Canadian criteria with PAHO’s were significant, but the greatest disagreement was between the Canadian and PAHO criteria. According to the Canadian, Chilean, and PAHO criteria, 33.4%, 18.4%, 2.3% of UPPs would not be subject to FOPL regulations, respectively. Conclusions: A significant proportion of products that should be subject to FOPL regulations according to the PAHO criteria would not be regulated under Chilean and Canadian criteria, resulting in high proportions of UPPs that would not be subject to FOPL regulations. The Canadian FOPL criteria are the most lenient, with the highest proportion of UPPs that would not display a FOPL. Results can inform improvements for FOPL regulations in Canada, Chile and other countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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