Factors affecting public attitude toward genetically modified food in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Public perceptions, understanding and acceptance of modern biotechnology can both promote and hamper their commercial introduction and adoption. Various studies have shown that consumer acceptance of modern biotechnology tend to be conditional and dependent on several factors. Public perceptions of biotechnology have received extensive attention in recent years in most Western countries such as Europe, USA and Canada but there have been limited similar surveys in developing countries. Most of the earlier studies used uni-dimensional or bi-dimensional instrument with multi-items or the most is four dimensions with single item. In this study, public attitude towards genetically modified (GM) soybean that is already available in the Malaysian market. A survey was carried out on 577 general public respondents in the Klang Valley region. In order to detect the structure of attitude amongst the expert group in the Klang Valley region, structural equation modeling (SEM) using AMOS version 5.1 was carried out. Result of the survey has confirmed that attitude towards complex issues such as biotechnology should be seen as multi-faceted/ multidimensional process. The most important factors predicting encouragement of GM soybean are the specific application-linked perceptions about the benefits and acceptance of risk while moral concern, risk and familiarity are significant predictors of intermediate factors. Researchers, policy makers and industries interested in developing and marketing GM products in Malaysia should consider the various factors mentioned in this in order to gain public approval.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».