Exploring the decision‐making process of Canadian organic food consumers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – Although consumption of organic food (OF) shows promising trends in Canada, there is no clear understanding of the barriers that still prevent a larger demand for OF. The main objectives of this paper are to understand what, how, where, and why Canadian consumers buy OF by exploring consumers' motivations and decision‐making process, and digging into consumers' trust orientations with regards to OF. Design/methodology/approach – In‐depth interviews are conducted and data collected are analyzed using content analysis. Findings – Results indicate that Canadian typical organic product consumers have a defined purchase scheme in terms of retail stores selection and price, as well as values and trust orientations. They identify health, the environment, and support for local farmers as their primary motivators for organic consumption. In particular, health motivation is mainly based on avoidance from chemical residues, antibiotics, hormones, genetically modified organisms, and diseases. Results also show that distribution, certification, country of origin, and labeling are all related to consumers' level of trust when consuming OF. Research limitations/implications – Data collection was conducted in only one Canadian city and should be extended to other cities across the country. Originality/value – This paper entails an exploration of consumer's decision‐making process and their underlying motivations and trust orientations but also an investigation of the marketing mix related to OF.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».