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Enregistrement W2525596600 · doi:10.5539/jfr.v5n6p1

Effect of Metal Can Labels on Consumer Attention through Eye Tracking Methodology

2016· article· en· W2525596600 sur OpenAlexvenueno aff
Rupert Andrew Hurley, Julie Rice, David Cottrell, Drew Felty

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Packaging Perceptions and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEye trackingPurchasingProduct (mathematics)Control (management)Metric (unit)MarketingCompetition (biology)Fixation (population genetics)Computer scienceAdvertisingBusinessPsychologyArtificial intelligenceMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s market there are a growing number of packaged goods on the shelves that consumers have to sift through in order to make purchasing decision. To stand out from the competition, companies often times change a product’s packaging to revolutionize the product or add important information to the package. Changing the package design can be risky for repeated customers because they become conditioned to the old package design. A private canning company worked with our researchers to conduct an eye tracking study in CUshop™ at PackExpo (tradeshow) 2014 in Chicago, Il to examine the effect of newly added labels on canned creole. Through a collaborative study at this trade show, quantitative and qualitative data was collected on three different canned creole packaging. A total of 272 participants took place in this study to evaluate if adding “can facts” to the package label and litho printing the ends of the cans had an effect on consumer attention compared to the control can. Three eye tracking metrics were tested and statistical analysis yielded significant results for the can facts and litho ends compared to the control for the Total Fixation Duration (TFD) metric. Participants viewed the can fact cans and litho end cans significantly longer than the control. Survey findings found that participants preferred the litho ends 75% compared to the control and the can facts 53% compared to the control.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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