MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2736778087 · doi:10.1017/age.2017.21

Consumer Preferences for Oyster Attributes: Field Experiments on Brand, Locality, and Growing Method

2017· article· en· W2736778087 sur OpenAlexaff
Maik Kecinski, Kent D. Messer, Lauren Knapp, Yosef Shirazi

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Resource Economics Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésOysterAquacultureFisheryPreferenceBusinessProduction (economics)MarketingFish <Actinopterygii>BiologyEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oyster aquaculture has experienced tremendous growth in the United States over the past decade, but little is known about consumer preferences for oysters. This study analyzed preferences for oysters with varied combinations of brands, production locations, and production methods (aquaculture vs. wild-caught) using dichotomous choice, revealed preference economic field experiments. Results suggest significant and distinct differences in behavior between first-time and regular oyster consumers. While infrequent oyster consumers were drawn to oysters labeled as wild-caught, experienced oyster consumers preferred oysters raised via aquaculture. These findings will be valuable for growers and policymakers who invest in aquaculture to improve surrounding ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,120 · 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 tête enseignante, 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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgricultural and Resource Economics ReviewMême sujetEconomic and Environmental ValuationTravaux en français237 207