A Model Development of Thai Rice Label and Package for Heath Conscious Group of Consumers on Social Media
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were to explore Thai rice consumption behavior and to develop the rice package as perceived by health conscious group of consumers on social media. The research methodology adopted mixed methods by means of marketing survey research and using research results to develop the product and package prototypes. The samples were 71 online-based consumers. The research tool was a questionnaire on general status of respondents and factors of their rice purchasing. Descriptive analysis was for the data analysis. Results revealed that the marketing mix factors affecting the consumers‘ decision to purchase rice comprised the following aspects, 1) product: rice cultivating areas, health benefits, and package, respectively; 2) price: best suit to rice quality, clear price tag, and saving price, respectively; 3) distribution channels: clean distribution sites, convenient transport, and enough car parking spaces, respectively; 4) marketing promotion: sale, discount coupon, and point-of-purchase displays, respectively. These are key issues to be considered. Regarding the label and logo design, the design work needed to present complete and clear information referring to essential quality of the product, and represent distinction and uniqueness. Product design needed to consider how to facilitate convenient transport, convenient use by consumers, i.e. opening-reclosing the package, and strength and firmness to effectively support the product, respectively.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».