Assessment of heterogeneity in types of vegetables served by main household food preparers and food decision influencers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While vegetables are often studied as one food group, global measures may mask variation in the types and forms of vegetables preferred by different individuals. To explore preferences for and perceptions of vegetables, we assessed main food preparers based on their preparation of eight specific vegetables and mushrooms. DESIGN: An online self-report survey. SETTING: Ontario, Canada. Measures included perceived benefits and obstacles of vegetables, convenience orientation and variety seeking in meal preparation. SUBJECTS: Of the 4517 randomly selected consumers who received the invitation, 1013 responded to the survey (22·4 % response). Data from the main food preparers were analysed (n 756). RESULTS: Latent profile analysis indicated three segments of food preparers. More open to new recipes, the 'crucifer lover' segment (13 %) prepared and consumed substantially more Brussels sprouts, broccoli and asparagus than the other segments. Although similar to the 'average consumer' segment (54 %) in many ways, the 'frozen vegetable user' segment (33 %) used significantly more frozen vegetables than the other segments due to higher prioritization of time and convenience in meal preparation and stronger 'healthy=not tasty' perception. Perception of specific vegetables on taste, healthiness, ease of preparation and cost varied significantly across the three consumer segments. Crucifer lovers also differed with respect to shopping and cooking habits compared with the frozen vegetable users. CONCLUSIONS: The substantial heterogeneity in the types of vegetables consumed and perceptions across the three consumer segments has implications for the development of new approaches to promoting these foods.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».