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Enregistrement W2560378589 · doi:10.1186/s12889-016-3900-5

Obtaining consumer perspectives using a citizens’ jury: does the current country of origin labelling in Australia allow for informed food choices?

2016· article· en· W2560378589 sur OpenAlexaff
Elizabeth Withall, Annabelle Wilson, Julie Henderson, Emma Tonkin, John Coveney, Samantha B. Meyer, Jacinta Clark, Dean McCullum, Rachel A. Ankeny, Paul Ward

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFlinders University
Mots-clésJuryGovernment (linguistics)DeliberationPublic relationsMarketingMedicineBusinessPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Contemporary food systems are vast and complex, creating greater distance between consumers and their food. Consequently, consumers are required to put faith in a system of which they have limited knowledge or control. Country of origin labelling (CoOL) is one mechanism that theoretically enables consumer knowledge of provenance of food products. However, this labelling system has recently come under Australian Government review and recommendations for improvements have been proposed. Consumer engagement in this process has been limited. Therefore this study sought to obtain further consumer opinion on the issue of CoOL and to identify the extent to which Australian consumers agree with Australian Government recommendations for improvements. METHODS: A citizens' jury was conducted with a sample of 14 South Australian consumers to explore their perceptions on whether the CoOL system allows them to make informed food choices, as well as what changes (if any) need to be made to enable informed food choices (recommendations). RESULTS: Overall, jurors' perception of usefulness of CoOL, including its ability to enable consumers to make informed food choices, fluctuated throughout the Citizens' Jury. Initially, the majority of the jurors indicated that the labels allowed informed food choice, however by the end of the session the majority disagreed with this statement. Inconsistencies within jurors' opinions were observed, particularly following delivery of information from expert witnesses and jury deliberation. Jurors provided recommendations for changes to be made to CoOL, which were similar to those provided in the Australian Government inquiry. CONCLUSIONS: Consumers in this study engaged with the topical issue of CoOL and provided their opinions. Overall, consumers do not think that the current CoOL system in Australia enables consumers to make informed choices. Recommendations for changes, including increasing the size of the label and the label's font, and standardising its position, were made.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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