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Enregistrement W2072044413 · doi:10.5751/es-07169-200106

Organics, trust, and credibility: a management and media research perspective

2015· article· en· W2072044413 sur OpenAlexvenueno aff
Iris Rittenhofer, Karen Klitgaard Povlsen

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisteriet for Fø devarer, Landbrug og Fiskeri
Mots-clésCredibilityValue (mathematics)Multidisciplinary approachRelevance (law)Perspective (graphical)Set (abstract data type)Added valueBusinessKnowledge managementMarketingPublic relationsSociologyPolitical scienceComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our purpose was to qualify the relations between trust, credibility, and the field of organics by way of creating a dialogue between two independent Organic Research, Development and Demonstration Programme "MultiTrust" subprojects.Both projects explore the explanatory value of trust and credibility for the success of organic labels in the fields of management research and media research.Our key objectives were to critically scrutinize the trust and credibility constructs applied in each of these two fields, to reflect on their explanatory value in the performance of organics from both a management and media perspective, and to set out an agenda for future interdisciplinary research.We conclude that relations between organic products, labels, and consumers are still poorly understood, that the belief in organic labels' direct impact on consumer choices in favor of organic food purchase cannot be supported, and that the explanatory value of trust for the success of organic production remains unproven.We propose for future research to investigate the relevance of credibility and trust for organics in multidisciplinary mixed-methods studies that focus on the emergence of trust, as well as on other social factors impacting the success of organic production.This would best be achieved through interdisciplinary work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0050,041
Communication savante0,0200,022
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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