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Enregistrement W2515936342 · doi:10.1108/bfj-09-2015-0315

Cheese perception in the North American market

2016· article· en· W2515936342 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBritish Food Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRegione del Veneto
Mots-clésMarket segmentationConsumption (sociology)Representativeness heuristicRespondentSample (material)MarketingBusinessStatisticsSociologyMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to detect market segments where consumers have a different knowledge of domestic and imported Parmesan cheese in USA and Canada. The results may be helpful in understanding to what extend North America consumers appreciate Parmesan cheese and brands, Parmesan consumption and price while recognizing market segments according to consumer awareness, involvement and covariate effects. Design/methodology/approach – A class of mixture models, known as combination uniform binomial (CUB), is applied to survey data collected in USA and Canada. A questionnaire, filled out by 540 restaurant customers, collects opinions about consumption, purchase features and price. The CUB model estimates the two latent variables, known as feeling and uncertainty, explaining the respondent’s behavior as awareness and involvement variability while the CUB clustering procedure detects market segments. Findings – CUB results show that the Parmesan is a well-known cheese but also that a small share of consumers look for the place of origin. The model detects market segments where consumers express better awareness on taste, price and origin while the knowledge of imported Parmesan brands is lacking. Most of consumers, not paying attention to the origin, would hardly switch to the imported Parmesan because of higher price or because they are already satisfied of the domestic cheese. Research limitations/implications – The results suffer some restrictions in the sample representativeness. A further analysis, where the survey is done at retail and advances in CUB models, may improve the market segmentation procedure allowing a better generalization of results. Practical implications – The survey results highlights the appreciation and consumption of Parmesan cheese, especially for its taste, as well as a low perception of Italian brands. Consequently, trade companies should focussed their communication strategy on activities encouraging North American consumers to taste Italian Parmesan brands (e.g. tasting sessions, price promotions) instead of costly and less effective advertising campaigns. Social implications – Parmesan brand misunderstandings are often associated with market information asymmetry. The paper results show a market segmentation where purchases are mainly driven by Parmesan taste regardless of domestic or imported brands. Likely, the consumption of domestic Parmesan is well consolidated and it is not a consequence of brand information asymmetry. Originality/value – The CUB model is an innovative and flexible no parametric approach for evaluating consumer behavior and for segmenting the market while dealing with complex problems of food knowledge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle