Agricultural Biotechnology: A Comparison of Consumers' Preferences for Selected Policy Options
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a study of consumers' preferences for regulatory policies that relate to food biotechnology. Data on consumers' choices of selected policy options were collected through a telephone survey of Alberta residents conducted in early 2000. Conditional and mixed logit models were developed and tested. These assess the influence of different socio‐economic factors on respondents' choices of particular policy options and are used to estimate respondents' willingness to pay for two policy options that were the major focus of the study, specifically: a food labeling system that gives more information about agricultural biotechnology for food more food inspection. In the course of the telephone interviews, consumers were asked to choose between one of these policy options and the option of more restrictive regulation for agricultural biotechnology. The results of the analysis suggest that the sampled consumers tend to most prefer and be most willing to pay for the information provided by a food labeling policy; there is a preference for a labeling policy that will give more information over a policy of more restrictive regulation. Similarly, a policy that will increase food inspection tends to be preferred to more restrictive regulation. There are gender differences in preferences, with females being willing to pay more than males for both the food policy options of labeling and inspection relative to agricultural biotechnology. L'article expose une étude sur les préférences des consommateurs à l'égard des politiques visant à réglementer la biotechnologie dans l'agroalimentaire. Des données sur ces préférences ont été recueillie dans le cadre d'un sondage téléphonique auprès des habitants de l'Alberta, au début de 2000. On a ensuite élaboré et testé des modèles à logit conditionnel et à logits mixtes pour évaluer l'influence de divers paramètres socio‐économiques sur le choix d'une politique particulière par les répondants. Les mêmes modèles ont servi à estimer dans quelle mesure les répondants étaient prêt à payer pour une des deux options examinées, à savoir i) un système d'étiquetage des produits alimentaires les renseignant davantage sur l'usage de la biotechnologie en agriculture et ii) des inspections plus nombreuses pour les produits alimentaires… Durant l'entrevue, on a demandé aux consommateurs de choisir entre une de ces deux options et une réglementation plus sévère du recours à la biotechnologie en agriculture. Les résultats de l'analyse laissent croire que la plupart des consommateurs préfèrent et serait plus enclins à payer l'information obtenue grâce à une politique d'étiquetage; on privilégie un système d'étiquetage qui fournira plus de renseignements à une réglementation coercitive. De même, on préfère des inspections plus nombreuses à une réglementation plus sévère. Les préférences varient avec le sexe, les femmes acceptant plus que les hommes de payer davantage pour les deux options proposées (étiquetage et inspections) vis‐à‐vis de la biotechnologie.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».