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Enregistrement W1974128919 · doi:10.1300/j047v10n04_03

Ethnic Niche Markets for Fresh Canadian Pork in the United States Pacific Northwest

2000· article· en· W1974128919 sur OpenAlexaffabout
Peter Kuperis, Michel Vincent, James R. Unterschultz, Michele M. Veeman

Notice bibliographique

RevueJournal of International Food & Agribusiness Marketing · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupChinaGeographyConjoint analysisBusinessAgricultural economicsSocioeconomicsPreferencePolitical scienceEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The ethnic Asian market in Washington and Oregon constitutes a sizable niche market for fresh Canadian pork. The objectives of this study are to evaluate the Asian ethnic markets for fresh pork in the United States Pacific Northwest and Vancouver. Asian retailers and distributors in Vancouver, Seattle and Portland were surveyed by direct interview during November and December 1996. The survey applied semantic differential scaling questions, open-ended questions and a stated preference task, a conjoint methodology, to examine pork retailer's and distributor's perceptions of fresh pork produced in Western Canada and in the Midwest United States. The survey results show Western Canadian pork enjoys an image of superior quality amongst retailers and distributors in Seattle's ethnic Asian market. Asian retailers in Portland are less familiar with Western Canadian pork and did not regard it as highly as did retailers in Seattle. Distributors in Portland are more familiar with Western Canadian pork and consider it to be superior to Midwest United States pork in terms of overall quality, meat color and fat trim. In both markets, Western Canadian pork is generally considered to be expensive. These results are not statistically significant; however, they are of economic relevance since most of the major players in the segment were interviewed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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