Is local produce more expensive? Challenging perceptions of price in local food systems
Notice bibliographique
Résumé
This research examines price in local food systems to identify whether the perception that local is more expensive is justified. This study seeks to contribute to the field by addressing the dearth of quantitative price and availability research and building upon existing empirical research by considering a broader range of distribution channels and organic produce. Without a stronger understanding of pricing structures and distribution models, local food initiatives are based on assumptions rather than evidence. Using a case-study approach of the Region of Waterloo (Ontario, Canada), price and product data were collected at 11 outlets over a 6-month period. The study involved regression analysis of six locally produced fruits and vegetables based on local, Ontario, and organic attributes associated with the products and comparison with consumer willingness-to-pay research. Results show that local produce in the case study is not consistently more expensive than the non-local option. Both price discounts and premiums are found, depending on the product. These findings challenge the “local is more expensive” assumption and support suggestions that local food systems can be spaces for social inclusion. The organic attribute is associated with a price premium in all cases and may create confusion among consumers given frequent overlap between the local and organic attributes. Proponents of local food can use the results of this study to inform programme and policy development. Most notably, the study suggests that education around the distinction between local and organic as well as challenges to the price perception could be of benefit.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».