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Enregistrement W2157499060 · doi:10.5539/ijps.v4n1p22

Determinants of Sustainable Food Consumption: A Meta-Analysis Using a Traditional and a Structura Equation Modelling Approach

2012· article· en· W2157499060 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Han, Håvard Hansen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychological Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorPsychologyNorm (philosophy)Social psychologySustainable consumptionVariance (accounting)Scope (computer science)Consumption (sociology)Structural equation modelingFood consumptionControl (management)SustainabilityComputer scienceStatisticsSociologyPolitical scienceArtificial intelligenceMathematicsEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a database of 16 empirical studies, this MASEM study aims to provide an overview of existing antecedents of sustainable food consumption within an integrative framework based on the TPB. Among the antecedents, Personal Norm, Attitude and Subjective Norm displayed strongest effects on Intention, followed by Beliefs, Perceived Behavioral Control and Ethical Concern, which were also within the scope of medium to large. As for the correlations of Behavior, Personal Norm, Attitude and Subjective Norm showed strongest effects, and the effects of Intention, Beliefs and Perceived Behavioral Control were also within the scope of medium to large. Results of the MASEM study indicate that both TPB and extended TPB models have statistically acceptable power in explaining the intention and behavior of sustainable food consumption, while a slight increase was made to the amount of explained variance of intention by adding Personal Norm to TPB. The results of our meta-analyses give readers an understanding of the magnitude and significance of relationships between antecedents and intention in the sustainable food consumption domain.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,040
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,351
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,024 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations78
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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