Consumer preferences concerning potentially unsafe food
Notice bibliographique
Résumé

 BACKGROUND: Recent studies have shown that the reasons behind consumers’ preferences towards certain food products are extremely dynamic. Organic foods, raw milk products and bottled water are a few products discussed in this paper that have gone under debate regarding their safety versus their perceived health benefits. METHODS: Over 100 people participated in an exclusively online self-administered questionnaire. The questionnaire was publicized through both email and social media. Participants responded to questions regarding their food preferences of a variety of food types. RESULTS: It was found that there was a statistically significant association between education and preferences towards both milk products and organic/non-organic food products. No other demographic (setting, gender, age) were found to be associated with food preferences. It was also found that all food preferences were associated with the reasoning for that specific food preference, with the exception of cut/whole fruit. CONCLUSION: The association between food preferences and its reasoning concludes that consumers who prefer opposing products do so for extremely different reasons. Consumers that prefer the more risky food products mainly do so for taste and potential health benefits. Public health officials need to ensure that consumers that prefer riskier products thoroughly understand the risks, so that they themselves can then truly compare the benefits of taste or perceived “healthiness” with the consequences of potential contamination and illness.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».