Trust, Fairness and Acceptance of Food Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Trust and perceptions of fairness in markets have been shown to be important in consumer behavior in different contexts. However, there have not been many studies relating the concept of fairness is supply chains to food purchasing behavior. In this study, we explore the relationships between trust, fairness and perception of quality of food produced from three food technologies. The technologies are as follows: (i) bread fortified with omega-3 fatty acids using nanotechnology (ii) pork chops from pigs selectively bred for disease resistance using genomic selection (iii) baby spinach treated with essential oils to reduce concentrations of E. coli O157:H7. Data are from a small exploratory project conducted in 2015 at the University of Alberta, Canada, where 31 non-academic staff participated in stated preference experiments and completed a survey questionnaire. Stated preference data are analysed using conditional logit regressions. Different potential explanatory fairness variables are created using questions from previous studies. From the results, both the constructs associated with trust and with fairness in supply chains have explanatory power. Although there are some variations in results (depending on the type of questions used to measure fairness), fairness positively influences trust in the food supply chain. Future studies might need to consider including perceptions of fairness in supply chains in the analysis of consumer acceptance of novel technologies.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».