Value of country of origin labeling information for beef and pork in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Mandatory country of origin labeling (MCOOL) for fresh meats, fish, nuts and perishable food products in the United States was implemented by the USDA on March 16th, 2009. US trading partners such as Canada and Mexico have been strong opponents of MCOOL due to its trade restrictive nature while other opponents argue that MCOOL has not presented any added value to consumers. These controversies have prompted interest in attaining an accurate measure of the value of the information (VOI) provided by MCOOL. Prior MCOOL research has been conducted to determine consumers' willingness to pay (WTP) for meat from a specific country of origin however, no post-MCOOL research has determined consumers' VOI provided by MCOOL. Beef and pork consumers in two Texas grocery stores were recruited to participate in one of two types of economic field experiments involving real food and real money. Data show that, in the context of the experiment, consumers VOI for MCOOL range from 1.37 to 2.26 per meat shopping experience depending on the method used to elicit the values. However a large proportion of consumers (82%) are unaware of the existence of MCOOL. When this fact is coupled with the way MCOOL has actually been implemented by most retailers, the empirical estimates suggest that the value of origin information for beef and pork is about 0.025/lb.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».