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Record W2607185368 · doi:10.24095/hpcdp.35.10.01f

Essai randomisé mesurant l’efficacité des modifications apportées au tableau de la valeur nutritive sur la compréhension et l’utilisation de l'information nutritionnelle par les adolescents et les jeunes adultes au Canada

2015· article· fr· W2607185368 on OpenAlexaffvenueabout
Erin Hobin, Jocelyn Sacco, Lana Vanderlee, Christine M. White, Fu Zuo, Judy Sheeshka, Gail McVey, Mary O'Brien, David Hammond

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicConsumer Attitudes and Food Labeling
Canadian institutionsHospital for Sick ChildrenUniversity of WaterlooPublic Health Ontario
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Compte tenu des changements proposés à l’étiquetage nutritionnel au Canada et de la rareté des travaux de recherche portant sur la compréhension et l’utilisation des tableaux de la valeur nutritive (tVN) chez les adolescents et les jeunes adultes, notre objectif consistait à réaliser un essai expérimental pour déterminer si les modifications apportées au tVN permettaient d’améliorer efficacement la façon dont les jeunes Canadiens interprètent, comparent et manipulent, sur le plan mathématique, l’information nutritionnelle figurant dans le tVN de denrées préemballées. Méthodologie Une enquête en ligne a été menée auprès d’un échantillon de consommateurs composé de 2 010 Canadiens âgés de 16 à 24 ans. Nous avons réparti les participants de façon aléatoire en six groupes d’étude, et nous avons présenté à chacun des groupes deux des six tVN définis comme conditions expérimentales, selon un plan factoriel 2 x 3 : portion de référence (tVN actuel et portions de référence normalisées pour tous les produits similaires) x pourcentage de la valeur quotidienne (% VQ) (tVN actuel, ajout des descripteurs « faible/moyen/élevé » et ajout d’un code de couleurs). L’enquête comprenait sept tâches consistant à interpréter, comparer et manipuler, sur le plan mathématique, l’information nutritionnelle figurant dans les tVN. Des modèles de régression de Poisson modifiés ont été élaborés pour chacun des trois résultats. Résultats La capacité à comparer deux produits similaires s’est révélée significativement meilleure quand le tVN incluait une portion de référence normalisée (p ≤ 0,001 dans tous les cas). L’ajout de descripteurs ou d’un code de couleurs indiquant, sur le tVN, le % VQ pour les calories et les nutriments a amélioré de façon significative la capacité des participants à interpréter correctement l’information à propos de ce % VQ (p ≤ 0,001 dans tous les cas). Le fait de présenter aux participants des portions de référence normalisées et des descripteurs du % VQ a eu un effet modeste sur leur capacité à manipuler, sur le plan mathématique, l’information nutritionnelle pour calculer la valeur nutritive de plusieurs portions d’un produit (ratio relatif = 1,19; intervalle de confiance à 95 % : 1,04 à 1,37). Conclusion La normalisation des portions de référence et l’ajout d’information sur l’interprétation du % VQ dans le tVN ont permis aux jeunes Canadiens de mieux comprendre et utiliser l’information nutritionnelle. Il faut néanmoins faire preuve de prudence avant de généraliser les résultats de l’enquête à l’ensemble des jeunes Canadiens en raison de l’échantillonnage de la population à l’étude. D’autres travaux de recherche sont nécessaires afin de reproduire cette étude au Canada avec un échantillon plus hétérogène, et en utilisant un éventail de produits alimentaires et de catégories d’aliments.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Randomized trial · Consensus signal: Randomized trial
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.969
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.033
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.003
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designRandomized trial
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes3
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