Using a Modified Payment Card Survey to Measure Chinese Consumers’ Willingness to Pay for Fair Trade Coffee: Considering Starting Points
Notice bibliographique
Résumé
Coffee consumption in China has increased rapidly in recent years. This study offers one of the few existing attempts to understand Chinese consumers’ coffee consumption behavior with a special focus on the viability of fair trade coffee in the Chinese market. A modified payment card approach was adopted to elicit consumer willingness to pay (WTP). Survey results suggest a positive attitude toward coffee and WTP for fair trade coffee. This study also explores the potential impact of starting point bias, which has been relatively well documented in the dichotomous choice literature, but less thoroughly in a payment card context. La consommation de café en Chine s’est accrue rapidement au cours des dernières années. La présente étude figure parmi les quelques tentatives déployées pour comprendre le comportement de consommation de café des consommateurs chinois et se penche sur la viabilité du cafééquitable sur le marché chinois. Nous avons utilisé une méthode modifiée de la carte de paiement pour déterminer le consentement à payer des consommateurs. Les résultats de notre étude montrent une attitude positive envers le café et un consentement à payer pour obtenir du cafééquitable. L’étude se penche également sur l’impact probable du biais de position initiale, qui est assez bien documenté dans la littérature sur le choix dichotomique, mais qui l’est moins dans le contexte de la carte de paiement.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».