The effect of perceived carrier-ingredient fit on purchase intention of functional food moderated by nutrition knowledge and health claim
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine how the purchase intention of functional food is influenced by the perception of carrier-ingredient fit, that is, to what extent the carrier product and functional ingredient are intuitively perceived to be matched, and how such influence is moderated by consumers’ prior nutrition knowledge and provided health claim. Design/methodology/approach – Through two phases of experimental studies on 30 hypothetical functional foods, this paper analyzed the relationship between perceived carrier-ingredient fit and purchase intention which were reported by participants with different nutrition knowledge levels and in conditions that differed in the content of health claim. Findings – Phase 1 ( n =62) found that the positive influence of perceived fit on purchase intention of functional products was moderated by one’s prior nutrition knowledge; compared to those knowledgeable in food/nutrition fields, consumers with less knowledge relied more heavily on the perceived carrier-ingredient fit when making purchase decision. The results of study 2 Phase 2 ( n =93) revealed that the perceived fit was more important to predict purchase intention in the condition without health claim. A further analysis revealed that health claim increased the purchase intention particularly for functional foods receiving poor perceived carrier-ingredient fit. Practical implications – For innovative functional foods, the product development and market penetration may be benefit from fine-grained segmentation and positioning strategies that are based on the understanding of interaction between intuitive perception and cognitive knowledge. Originality/value – The present work highlights consumers’ perception of the carrier-perception fit, interacting with nutrition knowledge and health claim, as a critical factor determining the acceptance of functional foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».