Bilan sur le marketing des aliments malsains auprès des enfants et des adolescents au Canada : un examen de la portée
Bibliographic record
Abstract
Introduction Le marketing des boissons et des aliments malsains dans différents médias et différents contextes contribue à la mauvaise alimentation des enfants. En 2019, le gouvernement du Canada a recommandé l’introduction de nouvelles restrictions sur le marketing alimentaire auprès des enfants. Cet examen de la portée vise à fournir une évaluation à jour de la fréquence du marketing alimentaire auprès des enfants et des jeunes au Canada, ainsi que de l’exposition des enfants à ce type de marketing dans différents médias et différents contextes afin de cerner les lacunes dans la recherche. Méthodologie Pour cet examen de la portée, nous avons utilisé plusieurs stratégies de recherche pour recenser les travaux pertinents issus de la littérature grise et de la littérature évaluée par les pairs publiés entre octobre 2016 et novembre 2021. Deux examinateurs ont passé en revue l’ensemble des résultats. Résultats Au total, 32 articles pertinents ont été recensés : 28 publications évaluées par les pairs et 4 articles provenant de la littérature grise. La majorité des études (n = 26) portaient sur la fréquence du marketing alimentaire et 6 études s’intéressaient à l’exposition réelle au marketing alimentaire. La plupart des travaux étaient axés sur les enfants de l’Ontario et du Québec ainsi que sur la télévision et les médias numériques. Peu de recherches ont été menées sur le marketing alimentaire auprès des enfants en fonction de l’âge, de la situation géographique, du sexe/genre, du groupe ethnique ou du statut socioéconomique. Conclusion Selon les résultats de notre synthèse, le marketing des aliments malsains auprès des enfants et des adolescents est très répandu et les politiques d’autoréglementation actuelles sont insuffisantes pour réduire la présence de ce type de marketing. Des recherches évaluant la fréquence du marketing alimentaire et l’exposition des enfants d’âge préscolaire, des enfants et des adolescents à ce type de marketing doivent être menées dans différents médias et différents contextes pour orienter les futures politiques gouvernementales.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".