Irish consumer perceptions of meat hazards and use of extrinsic information cues
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to examine the factors that underpin risk perceptions for meat hazards and assess the degree to which these perceptions reflect overall concern. It also sought to identify any differences that exist in information use. A total of 238 meat customers were surveyed in Cork, Ireland. An analysis of consumer perceptions revealed a two-factor structure, ‘dread’ and ‘unknown’, similar to Slovic (). A perceptual map of the various hazards associated with meat clearly highlighted different groups of hazards and the differing perceptions associated with them. There were groupings between BSE, E-coli and Salmonella, antibiotics, growth hormones and genetic modifications, and saturated fats and cholesterol. Cluster analysis highlighted the differences in attitudes towards meat hazards across the sample population. However, an analysis of the demographic and behavioural variables found no distinguishable features across the identified segments, except in their use of written information. The butcher, quality assurance (QA) marks, country of origin and labelling were identified as the most helpful risk relievers. However, no significant differences were identified between perceived helpfulness and level of perceived ‘dread’ and ‘unknown‘. Use of written information by consumers (labels, quality marks and information brochures) was significantly related to their overall concern about hazards.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».