Consumer Attitudes, Knowledge, and Behavior in the Russian Market for Organic Food
Notice bibliographique
Résumé
In the past few decades, the market for organic food has developed well in Western European countries and comparable markets like the United States or Canada. While these markets are now approaching market saturation, other markets still have huge potential for growth and are therefore of special interest to export companies. In this paper, we analyze the demands, knowledge, and expectations of the emerging market in Russia. It is well documented that the Russian market for organic food has had a much higher growth rate than Western markets in recent years. According to the USDA, the Russian market grew significantly during the last years. The increase might also be due to changes in Russian consumers’ behavior. However, some challenges must be considered when entering the Russian market with premium products: (1) a large number of low-income consumers are not able to pay for premium products, and (2) up until now, there have been no official organic labels available in Russia, and, therefore, it is likely that the Russian population lacks knowledge of what organic food is and which requirements are connected to the organic production process. Considering these restrictions, we analyzed important factors affecting Russian consumers’ food choice on the one hand and their knowledge of organic food on the other. This paper presents results for one specific product (organic potatoes), which can be considered to be a typical alternative to low-priced, conventional products. A conjoint analysis was conducted in Saint Petersburg ( n = 300) to investigate the importance of the buying attributes of organic potatoes. While the results are not representative of the whole Russian market, they show crucial differences in consumer attitudes compared to Western markets and confirm that the average consumer knowledge about this product category remains low. These findings offer valuable information to those stakeholders of the supply chain who want to enter a market with high growth rates but obvious shortcomings.
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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 | 0,001 | 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 ».