Notice bibliographique
Résumé
Objective: Canadians consume approximately twice the daily Adequate Intake of sodium. The present study examined the efficacy of four types of front-of-package (FOP) sodium labels at influencing consumers ’ selection of products low v. high in sodium. Design: Participants were randomly assigned to one of five experimental conditions: (i) control condition with no FOP label; (ii) basic numeric FOP label; (iii) numeric FOP label with ‘high ’ and ‘low ’ sodium content descriptors; (iv) detailed Traffic Light (TL) label with colour coding, content descriptors and numeric information; and (v) simple TL label with no numeric information. Participants were shown pairs of grocery products that varied in sodium content and told they could choose a free sample. Selection of the low-sodium v. the high-sodium product was the primary behavioural outcome, in addition to ratings of effectiveness, understanding, liking and believability. Setting: Waterloo, Ontario, Canada. Subjects: Adults (n 430) aged $18 years, recruited from community settings. Results: Participants in the three FOP conditions with ‘high/low ’ sodium content descriptors were significantly more likely to choose the lower-sodium product compared with the control group. The detailed TL label was ranked most effective at helping participants select low-sodium products, and was rated significantly higher than other formats in liking, understanding and believability. Product selection did not differ significantly across sociodemographic groups. Conclusions: FOP labels that include content descriptors may be more effective in helping consumers to select lower-sodium products. TL labels, which incorporate content descriptors and colour coding, should be considered for future FOP labelling initiatives.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,021 |
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 ».