MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W886695006 · doi:10.5993/ajhb.39.4.10

The Impact of Nutrition Labeling on Menus: A Naturalistic Cohort Study

2015· article· en· W886695006 sur OpenAlexafffund
David Hammond, Heather Lillico, Lana Vanderlee, Christine M. White, Jessica L. Reid

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensImpactUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesObesity CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCafeteriaCalorieMedicineEnvironmental healthIntervention (counseling)CohortLow calorieNutrition LabelingNutrition informationFood scienceGerontologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the impact of a calorie label intervention on cafeteria menus. METHODS: Exit surveys were conducted in a university cafeteria. Participants were surveyed at baseline and one week after calorie labels were displayed. We assessed changes in noticing and use of nutrition information, the calorie content of food purchased, and estimated calorie consumption. RESULTS: The intervention was associated with significant increases in noticing nutrition information (92.5% vs 39.6%; p < .001), and the use of nutrition information to guide food purchases (28.9% vs 8.8%; p < .001). The calorie content of foods purchased decreased after calorie labels were posted (B = -88.69, p = .013), as did the estimated amount of calories consumed (B = -95.20, p = .006). CONCLUSIONS: Findings suggest that displaying calorie amounts on menus can help reduce excess energy intake.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Health BehaviorMême sujetConsumer Attitudes and Food LabelingTravaux en français237 207