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Enregistrement W7133031169

Nutrition Claims and Symbols on Food Packages: Examination of Current Practices to Monitor and Inform Food Policy

2020· dissertation· W7133031169 sur OpenAlexfundaboutno aff
Beatriz Franco Arellano

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoMitacsGovernment of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésNutrition facts labelNutrition LabelingNutrition informationHealth claims on food labelsProduct (mathematics)LabellingFood productsFood supplyFood labellingQuality (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unhealthy diet is a major risk factor for non-communicable diseases. Many governments and health-oriented organizations have stressed the need to implement strategies to encourage healthier diets. Nutrition labelling (i.e., description intended to inform about the nutritional properties/ingredients of a food) is one of those strategies. In Canada, food labels are required to display nutrient declarations (i.e., Nutrition Facts table [NFt]) and ingredients lists since 2003. Food labels could also display voluntary nutrition claims, which are representations that imply a food has certain nutritional properties. In Canada, new nutrition policies and guidelines have been recently issued. For example, new nutrition claims were approved between 2010-2013, and front-of-pack labelling (i.e., supplementary nutrition information displayed on the front of food labels) was proposed in 2018 to highlight foods and beverages with high levels of sodium, saturated fat and/or sugars. However, few studies have assessed how have these changes impacted the packaged food supply and consumers’ perceptions of foods. This research assessed trends in the use of nutrition claims on food labels, examined the nutritional quality of products with and without nutrition claims, and examined the influence of nutrition claims, health-related messages and front-of-pack labelling on consumers’ perceptions. Nutrition claims continue to be displayed on nearly half of packaged foods. While products with nutrition claims have a healthier profile than those without; 42% of products displaying nutrition claims were considered not eligible to carry claims (i.e., “less healthy”), as determined by the Food Standards Australia New Zealand Nutrient Profiling Scoring Criterion. Consumer studies revealed that most consumers based their product judgement using the information presented on the front of labels, and very few viewed the NFt. Front-of-pack labelling had a stronger influence than nutrition claims among consumers with different levels of health literacy, and despite the ‘halo’ effect created by claims. Importantly, the use of the NFt limited the influence that nutrition claims have on consumers’ perceptions. These studies suggest that front-of-pack labelling could be the nutrition labelling component that better helps consumers to discriminate products with different nutritional quality, and highlight the importance of implementing nutrition labelling policies that support fast healthy food choice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
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