Heterogeneous Consumer Preferences for Turfgrass Attributes in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates U.S. and Canadian consumer preferences and willingness to pay for turfgrass attributes and potential consumer market segments. Most studies focus on consumers’ preferences for low‐input turfgrasses at a state or regional level, but none have examined consumer preferences at a national or international level. In addition, we explore possible consumer preference heterogeneity and market segments. We find that one of the most influential turfgrass attributes for both U.S. and Canadian consumers is the ability to withstand foot traffic. Consumers’ preferences are greatly affected by maintenance attributes. Low mowing frequency, followed by water usage and fertilizer requirements, are considered the most important attributes for consumers. Generally speaking, many consumers are willing to pay high premiums for turfgrasses with lower maintenance requirements. Three consumer segments are identified based on participants’ heterogeneity in their preferences for turfgrass attributes: Balanced Consumers, Low‐input Conscious Consumers, and Appearance Conscious Consumers. Our results imply that breeding and promotion of low‐input turfgrasses species, which could benefit consumers and the environment, should receive greater attention from the turfgrass seed industry. Cette étude se penche sur les préférences des consommateurs américains et canadiens et leur volonté de payer pour des attributs du gazon, et les potentiels segments de marché grand public. La majorité des études se penche sur les préférences des consommateurs pour des gazons à faibles intrants au niveau de l′état ou régional. Aucune n'a encore examiné les préférences du consommateur au niveau national ou international. De plus, nous explorons l'hétérogénéité des préférences des consommateurs ainsi que les segments de marché. L'on constate que l'attribut du gazon ayant la plus grande influence sur les consommateurs américains et canadiens était la capacité de résister à la circulation piétonnière. Les préférences des consommateurs sont énormément influencées par les attributs d'entretien. La faible fréquence de tonte et les besoins en eau et en engrais représentent pour les consommateurs les plus importants attributs. En général, de nombreux consommateurs sont prêts à débourser plus pour des gazons qui nécessitent peu d'entretien. Trois groupes de consommateurs sont identifiés en fonction de l'hétérogénéité de leurs préférences pour les attributs du gazon: les consommateurs équilibrés, les consommateurs préoccupés par les faibles intrants et les consommateurs préoccupés par l'apparence. Les résultats suggèrent que la production et la promotion d'espèces de gazons à faibles intrants, bénéfiques pour le consommateur et l'environnement, devraient se trouver dans la mire de l'industrie semencière.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».