Identifying Iranian Consumers’ Preferences towards Functional Dairy Products
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: During the past few decades, production and marketing of functional foods has increased in many countries including Iran. Considering the fact that consumers’ preferences play an important role in the success of marketing a product to increase consumption, this study was conducted in Iran to fill the knowledge gap in this regard. METHODS: The theory of social marketing served as the framework of this study. Qualitative data were collected via eight semi-structured focus group discussions, between May and September 2014. Participants were 65 women (44 housewives and 21 employed women), aged 23–68 years, selected by purposeful sampling technique, considering maximum diversity. All focus group discussions were audio recorded and transcribed verbatim. Analysis of the qualitative content of the data was conducted using MAXQDA® software. RESULTS: The findings showed that there were quite diverse preferences among studied women in regards to different aspects of a product and its social marketing strategies. The preferences towards functional dairy were categorized in 4 main groups: (i) characteristics of products including sensory and non-sensory characteristics; (ii) price; (iii) place of the product supply; and (iv) promotion strategies of products categorized in three subgroups of informing and educating, advertising, and recommending. CONCLUSION: This diversity should be considered both in production of dairy foods and their promotion plans. This understanding can contribute to success of interventions to increase consumption of these products among consumers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».