The impact of restaurant menu eco labels on consumer meal selections: a randomized controlled trial.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Evidence that interpretive labels outperform numeric labels in shifting behavior, with implications for choice architecture and climate communication.

🏢実務担当者:Restaurant chains can adopt Traffic Light or Warning labels to nudge customers toward sustainable menu items without restricting choice.

🏛政策担当者:Supports the effectiveness of mandatory interpretive eco-labels as a low-cost policy tool to reduce food-related emissions.

はじめに フードシステムは、気候変動に寄与する温室効果ガス排出量（GHGE）の約30%を占めている。レストランのメニューに記載される気候ラベルは、環境的に持続可能な食事がより健康的でもあることから、消費者が食関連の気候影響を減らし、食事の栄養を改善するのに役立つ可能性がある。本研究は、異なる気候ラベルが、より健康的で気候影響の低い食品選択をどの程度促進するかを評価した。 研究デザイン 2024年に実施され、2025年に分析されたオンラインRCT。 セッティング／参加者 性別、人種、民族、年齢について米国国勢調査にベンチマークされた全国サンプルの6,221人の成人。 介入 参加者は、対照ラベルまたは4つの気候ラベルデザインのいずれかを表示したファストフードメニューを見るように無作為に割り付けられた：（1）数値、（2）気候グレード、（3）信号機、（4）警告。ラベルはメインのメニュー項目とともに表示され、各項目に関連するサプライチェーン全体のGHGEに基づいていた。参加者は、仮想的な昼食の注文を選択するよう指示された。 主要アウトカム指標 本研究の主要アウトカムは、選択された食事の栄養品質（修正栄養プロファイル指数［NPI］スコアを用いて測定）および食事あたりのkgCO2e単位のGHGEであった。 結果 対照条件の参加者（平均NPIスコア=50.6、SE(0.28)）と比較して、信号機（平均NPIスコア=51.3、SE(0.28)；p=0.013）および警告（平均NPIスコア=51.3、SE(0.28)；p=0.015）ラベル群の参加者は、有意に健康的な食事（すなわち、より高いNPIスコア）を選択した。対照（平均GHGE=27.5、SE(0.97)）と比較して、すべての気候ラベルは有意に低いGHGEの食事をもたらした。信号機条件の参加者は最も低いGHGEの食事を選択し（平均GHGE=22.6、SE(0.97)；p<0.001）、以下、警告（平均GHGE=23.9、SE(0.97)；p<0.001）、グレード（平均GHGE=24.6、SE(0.97)；p=0.004）、数値（平均GHGE=24.7、SE(0.98)；p=0.005）と続いた。 結論 解釈型の気候ラベル、特に信号機および警告ラベルのデザインは、レストランの食事注文の気候影響を低減しながら栄養品質を改善する有望な方法である。 試験登録 (https://clinicaltrials.gov/study/NCT06909019)。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

INTRODUCTION Food systems account for ∼30% of the greenhouse gas emissions (GHGE) that contribute to climate change. Climate labels on restaurant menus may help consumers decrease their food-related climate impact and improve meal nutrition given that environmentally sustainable diets are also healthier. This study evaluated the degree to which different climate labels promoted healthier and lower climate impact food choices. STUDY DESIGN Online RCT conducted in 2024, analyzed in 2025. SETTING/PARTICIPANTS A national sample of 6,221 adults benchmarked to the US Census on sex, race, ethnicity, and age. INTERVENTION Participants were randomized to view a fast-food menu with either a control label or one of four climate label designs: (1) Numeric; (2) Climate Grade; (3) Traffic Light; or (4) Warning. Labels appeared alongside main menu items and were based on total supply chain GHGE associated with each item. Participants were instructed to select a hypothetical lunch meal order. MAIN OUTCOME MEASURES The main outcomes of this study were the selected meals' nutritional quality (measured using a modified Nutrient Profile Index [NPI] score) and GHGE in kgCO2e per meal. RESULTS Compared with participants in the control condition (mean NPI score=50.6, SE(0.28)), those in the Traffic Light (mean NPI score=51.3, SE(0.28); p=0.013) and Warning (mean NPI score=51.3, SE(0.28); p=0.015) label groups chose significantly healthier meals (i.e., higher NPI score). Compared to the control (mean GHGE=27.5, SE(0.97)), all climate labels resulted in meals with significantly lower GHGE. Participants in the Traffic Light condition selected meals with the lowest GHGE (mean GHGE=22.6, SE(0.97); p<0.001), followed by Warning (mean GHGE=23.9, SE(0.97); p<0.001), Grade (mean GHGE=24.6, SE(0.97); p=0.004), and Numeric (mean GHGE=24.7, SE(0.98); p=0.005). CONCLUSIONS Interpretive climate labels, particularly Traffic Light and Warning label designs, are a promising way of improving the nutritional quality while reducing the climate impact of restaurant meal orders. TRIAL REGISTRATION (https://clinicaltrials.gov/study/NCT06909019).

• semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.amepre.2026.108265first seen 2026-05-05 22:18:21 · last seen 2026-08-12 05:13:25