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餐厅菜单上的生态标签

2025年2月20日 更新者：Joshua Petimar、Harvard Pilgrim Health Care

评估餐厅菜单上的生态标签的在线随机实验

本研究的目的是确定表示更具可持续性的菜单项目的生态标签是否可以改善参与者从餐厅菜单中选择的主菜和开胃菜的健康性。 美国成年人将完成一项餐厅订购任务，其中他们将从模仿美国受欢迎的坐下餐厅的模拟餐厅菜单中选择要订购的菜单项。 参与者将被随机分配到带有或不带有生态标签的餐厅菜单，表明更具可持续性的菜单项。 调查人员将记录参与者从菜单中的选择。 参与者还将回答调查问题。

研究概览

地位

完全的

条件

干预/治疗

详细说明

本研究的目的是确定表示更具可持续性的菜单项目的生态标签是否可以改善参与者选择的主菜和开胃菜的健康性。 调查研究公司 Cloud Research 将招募大约 3,100 名 18 岁以上阅读和说英语的美国成年人作为样本。

参与者将完成受试者之间的在线随机实验。 他们将执行餐厅订购任务，从模拟餐厅菜单中选择要订购的菜单项，该模拟餐厅菜单模仿美国受欢迎的坐下餐厅。 他们将被随机分配到以下 2 个条件之一：1) 生态标签或 2) 对照。 在生态标签条件下，参与者将从带有生态标签的餐厅菜单中点餐，菜单旁边有更可持续的菜单项。 在控制条件下，参与者将从没有生态标签的餐厅菜单中点菜。 调查人员将记录参与者从菜单中的选择。 完成订购任务后，参与者将完成在线调查。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

3147

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

  • 美国
    • Massachusetts
      • Boston、Massachusetts、美国、02215-3325
        • Harvard Pilgrim Health Care Institute

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

是的

描述

纳入标准：

  • 年满 18 岁或以上
  • 居住在美国
  • 能读和说英语

排除标准：

  • 18岁以下
  • 居住在美国境外
  • 无法用英语完成调查

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

  • 主要用途：预防
  • 分配：随机化
  • 介入模型：并行分配
  • 屏蔽：无（打开标签）

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的：生态标签
参与者将观看基于美国受欢迎的坐下餐厅的模拟餐厅菜单。 他们将被指示选择他们想要从餐厅订购的一个或多个项目。 菜单将在更可持续的菜单开胃菜和主菜旁边显示生态标签（即开胃菜和主菜中碳足迹的下半部分[即与该项目的生产相关的二氧化碳当量的温室气体排放]）主菜）。
行为的：生态标签
生态标签将展示在更具可持续性的餐厅菜单旁边。 标签上将显示一个地球图标和“环保”字样。
无干预：控制
参与者将观看基于美国受欢迎的坐下餐厅的模拟餐厅菜单。 他们将被指示选择他们想要从餐厅订购的一个或多个项目。 菜单不会显示生态标签。

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
参与者主菜和开胃菜选择的健康性
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将根据参与者在餐厅点餐任务中选择的主菜和开胃菜的平均 Ofcom 营养分析模型得分来评估参与者选择的主菜和开胃菜的健康程度。 Ofcom 营养分析模型分数将为参与者选择的每个项目进行计算。 当食品含有较低的热量、饱和脂肪、钠和糖密度、较高的蛋白质和纤维密度以及更多的水果、蔬菜、豆类和坚果时，它们会获得较高的 Ofcom 分数。 调查人员将计算参与者选择的主菜和开胃菜的平均分。 Ofcom 营养分析模型得分范围为 0 到 100，得分越高表明产品越健康。
通过学习完成，平均 15 分钟

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
参与者选择的餐厅的健康程度
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将根据参与者在餐厅点餐任务中选择的菜单项的平均 Ofcom 营养分析模型得分来评估参与者选择的餐厅的健康程度。 Ofcom 营养分析模型分数将为参与者选择的每个项目进行计算。 当食品含有较低的热量、饱和脂肪、钠和糖密度、较高的蛋白质和纤维密度以及更多的水果、蔬菜、豆类和坚果时，它们会获得较高的 Ofcom 分数。 调查人员将计算参与者选择的平均分。 Ofcom 营养分析模型得分范围为 0 到 100，得分越高表明产品越健康。
通过学习完成，平均 15 分钟
从所有项目中选择的卡路里
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅点餐任务中选择的卡路里数量，计算为参与者在餐厅点餐任务中选择的所有菜单项中选择的卡路里总数。 值越高表示选择的卡路里越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
从主菜和开胃菜中选择的卡路里
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中从主菜和开胃菜中选择的卡路里数量，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的主菜和开胃菜中选择的卡路里总数。 值越高表示选择的卡路里越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
从所有项目中选择的钠
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅点餐任务中选择的钠含量，计算为参与者在餐厅点餐任务中选择的所有菜单项中选择的总钠（以毫克为单位）。 值越高表示选择的钠越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
钠选自主菜和开胃菜
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中从主菜和开胃菜中选择的钠含量，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的主菜和开胃菜中选择的总钠（以毫克为单位）。 值越高表示选择的钠越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
选自所有项目的饱和脂肪
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅点餐任务中选择的饱和脂肪量，计算为参与者在餐厅点餐任务中选择的所有菜单项中选择的总饱和脂肪（以克为单位）。 值越高表示选择的饱和脂肪越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
选自主菜和开胃菜的饱和脂肪
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中从主菜和开胃菜中选择的饱和脂肪量，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的主菜和开胃菜中选择的总饱和脂肪（以克为单位）。 值越高表示选择的饱和脂肪越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
从所有项目中挑选糖
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅点餐任务中选择的糖量，计算为参与者在餐厅点餐任务中选择的所有菜单项中选择的总糖（以克为单位）。 值越高表示选择的糖越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
糖选自主菜和开胃菜
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中从主菜和开胃菜中选择的糖量，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的主菜和开胃菜中选择的总糖（以克为单位）。 值越高表示选择的糖越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
从所有项目中精选的纤维
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅点餐任务中选择的纤维量，计算为参与者在餐厅点餐任务中选择的所有菜单项中选择的总纤维（以克为单位）。 值越高表示选择的纤维越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
纤维选自主菜和开胃菜
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中从主菜和开胃菜中选择的纤维量，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的主菜和开胃菜中选择的总纤维（以克为单位）。 值越高表示选择的纤维越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
从所有项目中选择的蛋白质
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅点餐任务中选择的蛋白质含量，计算为参与者在餐厅点餐任务中选择的所有菜单项中选择的总蛋白质（以克为单位）。 值越高表示选择的蛋白质越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
选自主菜和开胃菜的蛋白质
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中从主菜和开胃菜中选择的蛋白质含量，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的主菜和开胃菜中选择的总蛋白质（以克为单位）。 值越高表示选择的蛋白质越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
所有选定项目的碳足迹
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中选择的所有项目的碳足迹，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的所有项目中选择的总碳足迹（以二氧化碳当量计）。 值越高表示所选商品的碳足迹越大。
通过学习完成，平均 15 分钟
所选主菜和开胃菜的碳足迹
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者在餐厅订购任务中选择的所有主菜和开胃菜的碳足迹，计算为参与者在餐厅订购任务中选择的所有主菜和开胃菜中选择的总碳足迹（以二氧化碳当量计）。 值越高表示所选商品的碳足迹越大。
通过学习完成，平均 15 分钟
生态标签的注意事项
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估对 1 项食品的生态标签的关注程度：“当您选择订购的食品时，您是否注意到菜单项旁边的任何其他标签？” 回答选项为“是”（编码为 1）和“否”（编码为 0）。
通过学习完成，平均 15 分钟
思考食物对环境的影响
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估点餐时对食物对环境影响的思考：“当您从菜单中选择点菜时，您对以下每个特征的考虑程度如何？ 环境可持续性。” 响应选项的范围从“一点也不”（编码为 1）到“很大”（编码为 5）。 分数越高表明在点餐时更多地考虑食物对环境的影响。
通过学习完成，平均 15 分钟
思考食物的健康性
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估点餐时对食物健康性的思考：“当您从菜单中选择点菜时，您对以下每个特征的考虑程度如何？ 健康。” 响应选项的范围从“一点也不”（编码为 1）到“很大”（编码为 5）。 分数越高表明在点餐时更多地考虑食物的健康性。
通过学习完成，平均 15 分钟
思考食物的味道
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估点餐时对食物味道的思考：“当您从菜单中选择点菜时，您对以下每个特征的思考程度如何？ 品尝。” 响应选项的范围从“一点也不”（编码为 1）到“很大”（编码为 5）。 分数越高表明在点餐时更多地考虑食物的味道。
通过学习完成，平均 15 分钟
可持续菜单项目的可持续性认知
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项评估可持续菜单项目的可持续性感知：“您认为该项目的环境可持续性如何？” 对于这个问题，参与者将被随机查看 13 个更可持续的菜单项中的 1 个的图像。 对于生态标签部门的参与者，该项目将显示一个生态标签。 回答选项范围从“完全不”（编码为 1）到“非常”（编码为 5）。 分数越高表明可持续性感知越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
可持续菜单项目的健康感知
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项评估可持续菜单项目的健康感知：“您认为该项目有多健康？” 对于这个问题，参与者将被随机查看 13 个更可持续的菜单项中的 1 个的图像。 对于生态标签部门的参与者，该项目将显示一个生态标签。 回答选项范围从“完全不”（编码为 1）到“非常”（编码为 5）。 分数越高表明感知的健康程度越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
可持续菜单项目的美味感知
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项评估可持续菜单项目的美味感：“您认为该项目有多好吃？” 对于这个问题，参与者将被随机查看 13 个更可持续的菜单项中的 1 个的图像。 对于生态标签部门的参与者，该项目将显示一个生态标签。 回答选项范围从“完全不”（编码为 1）到“非常”（编码为 5）。 分数越高表示感知的味道越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
不可持续菜单项的可持续性感知
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项评估不可持续菜单项的可持续性感知：“您认为该项目的环境可持续性如何？” 对于这个问题，参与者将被随机查看 13 个不太可持续的菜单项中的 1 个的图像。 回答选项范围从“完全不”（编码为 1）到“非常”（编码为 5）。 分数越高表明可持续性感知越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
对不可持续菜单项的健康认知
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项来评估不可持续菜单项的健康感知：“您认为该项目有多健康？” 对于这个问题，参与者将被随机查看 13 个不太可持续的菜单项中的 1 个的图像。 回答选项范围从“完全不”（编码为 1）到“非常”（编码为 5）。 分数越高表明感知的健康程度越高。
通过学习完成，平均 15 分钟
对不可持续菜单项的感知美味
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项评估不可持续菜单项的味道：“您认为该项目有多好吃？” 对于这个问题，参与者将被随机查看 13 个不太可持续的菜单项中的 1 个的图像。 回答选项范围从“完全不”（编码为 1）到“非常”（编码为 5）。 分数越高表示感知的味道越高。
通过学习完成，平均 15 分钟

其他结果措施

结果测量
措施说明
大体时间
对生态标签的喜爱
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将通过以下一项来评估参与者对生态标签的喜爱程度：“我喜欢这个标签。” 回答选项范围从“强烈不同意”（编码为 1）到“强烈同意”（编码为 5）。 调查人员将回答分为同意（4 或 5，表明参与者喜欢生态标签）与不同意或中立（1-3，表明参与者不喜欢生态标签）。
通过学习完成，平均 15 分钟
希望在餐厅菜单上看到生态标签
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者希望在餐厅菜单上看到生态标签的程度，其中有一项：“我希望在菜单上看到这个标签，旁边是更环保的食品。” 回答选项范围从“强烈不同意”（编码为 1）到“强烈同意”（编码为 5）。 调查人员将回答分为同意（4 或 5，表示参与者希望在餐厅菜单上看到标签）与不同意或中立（1-3，表示参与者不想在餐厅菜单上看到标签）。
通过学习完成，平均 15 分钟
标签有助于选择更环保的可持续食品
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者认为生态标签在多大程度上可以帮助他们选择更可持续的食品，其中包括以下一项：“这个标签将帮助我选择更环保的可持续食品。” 回答选项范围从“强烈不同意”（编码为 1）到“强烈同意”（编码为 5）。 研究人员将回答分为同意（4 或 5，表明参与者认为生态标签可以帮助他们选择更可持续的食品）与不同意或中立（1-3，表明参与者不认为生态标签可以帮助他们选择更可持续的食品）。
通过学习完成，平均 15 分钟
对控制做出可持续饮食决定的看法
大体时间：通过学习完成，平均 15 分钟
该研究将评估参与者认为生态标签让他们感觉更能控制做出可持续饮食决定的以下一项的程度：“这个标签让我感觉更能控制做出可持续饮食决定。” 回答选项范围从“强烈不同意”（编码为 1）到“强烈同意”（编码为 5）。 研究人员将回答分为同意（4 或 5，表明参与者认为生态标签增加了对可持续饮食决策的控制）与不同意或中立（1-3，表明参与者不认为生态标签增加了控制）。
通过学习完成，平均 15 分钟

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Harvard Pilgrim Health Care

合作者

Stanford University

调查人员

  • 首席研究员：Anna Grummon, PhD、Stanford University
  • 首席研究员：Joshua Petimar, ScD、Harvard Pilgrim Health Care Institute

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2024年9月30日

初级完成 (实际的)

2024年10月11日

研究完成 (实际的)

2024年10月11日

研究注册日期

首次提交

2024年8月9日

首先提交符合 QC 标准的

2024年9月2日

首次发布 (实际的)

2024年9月5日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年3月25日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年2月20日

最后验证

2025年2月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • 2000970

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)？

是的

IPD 计划说明

调查人员将在公共存储库中发布去识别化的个人参与者数据。

IPD 共享时间框架

研究人员将在与本研究生成的数据相关的手稿发表后 6 个月内发布 IDP。

IPD 共享访问标准

数据和代码将公开。

IPD 共享支持信息类型

  • 树液
  • 分析代码

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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