Consumer Awareness of and Preferences for Bio-active Lipid Enhanced Beef
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates consumer attitudes toward functional foods in the context of CLA-enhanced beef products. The objectives of this study were to identify the following issues: 1) consumer awareness and attitudes towards nutrition, functional foods, and other emerging factors; 2) consumers´ major health concerns; 3) consumers´ beef consumption patterns; 4) the importance of health information and food labeling in affecting consumer purchasing decisions; 5) consumer attitudes, acceptance, and willingness to pay for CLA-enriched beef products; 6) and consumers´ demographic information. “Choice experiment” survey design methodology was used to collect the data. Choice experiments have become an important and recognized tool in marketing and non-market valuation research, and have several advantages over other research designs. The main advantage of choice experimentation is that it allows the analyst to separately identify the value of an individual attribute of a good. In this study, we utilized several small touch-screen computers that allowed us to bring our computer-based choice experiment study to eight supermarkets in four cities across Canada. 800 self-identified beef consumers participated in the survey. Key results include the following: i) Consumers think that food choices are important for preventing chronic disease and they are least concerned about the use of functional foods for disease prevention or health promotion; ii) The awareness of CLA is relatively low compared to Omega-3 and other nutrients and fats in foods; iii) In relation to meat with regular CLA content, respondents would pay $2.51/kg more and $2.74/kg more for meat with a CLA enhanced label and a CLA enriched label, respectively; iv) In comparison to all other respondents, respondents in Quebec appear to be willing to pay a higher a premium for meat with CLA enhanced or enriched labels; v) The consumer target segment for CLA enriched beef products can be characterized as health conscious consumers who are already familiar with CLA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».