Challenges and prospects for consumer acceptance of cultured meat
Notice bibliographique
Résumé
Consumer acceptance of cultured meat is expected to depend on a wide diversity of determinants ranging from technology-related perceptions to product-specific expectations, and including wider contextual factors like media coverage, public involvement, and trust in science, policy and society. This paper discusses the case of cultured meat against this multitude of possible determinants shaping future consumer acceptance or rejection. The paper also presents insights from a primary exploratory study performed in April 2013 with consumers from Flanders (Belgium) (n=180). The concept of cultured meat was only known (unaided) by 13% of the study participants. After receiving basic information about what cultured meat is, participants expressed favorable expectations about the concept. Only 9% rejected the idea of trying cultured meat, while two thirds hesitated and about quarter indicated to be willing to try it. The provision of additional information about the environmental benefits of cultured meat compared to traditional meat resulted in 43% of the participants indicating to be willing to try this novel food, while another 51% indicated to be ‘maybe’ willing to do so. Price and sensory expectations emerged as major obstacles. Consumers eating mostly vegetarian meals were less convinced that cultured meat might be healthy, suggesting that vegetarians may not be the ideal primary target group for this novel meat substitute. Although exploratory rather than conclusive, the findings generally underscore doubts among consumers about trying this product when it would become available, and therefore also the challenge for cultured meat to mimic traditional meat in terms of sensory quality at an affordable price in order to become acceptable for future consumers.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».