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Enregistrement W2787251298 · doi:10.24266/0738-2898.32.2.64

The Effects of Consideration of Future and Immediate Consequences on Willingness to Pay for Eco-Friendly Plant Attributes

2014· article· en· W2787251298 sur OpenAlexaboutno aff
Hayk Khachatryan, Chengyan Yue, Ben Campbell, Bridget K. Behe, Charlie Hall

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Horticulture · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillingness to payProduction (economics)Product (mathematics)Price premiumBusinessWillingness to acceptPosition (finance)MarketingEconomicsNatural resource economicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated how differences in the consideration of future consequences (CFC) influence consumers' willingness to pay for edible and ornamental plants using data from plant auction experiments conducted in the U.S. and Canada. Specifically, the study focused on individuals' preferences for plant attributes related to production method, container type, and product origin. Individuals assigning higher importance to future consequences of their current decisions were willing to pay a price premium for plants grown using sustainable (16.7 cents) and energy-saving (16.5 cents) production methods, non-conventional containers such as compostable (18.2 cents) and plantable (14.3 cents), and locally produced plants (15.3 cents), and they expected a discount (37.8 cents) to purchase imported plants (i.e., produced outside the U.S.). In contrast, individuals assigning higher importance to immediate outcomes of their decisions were not willing to pay a price premium for the above mentioned attributes, with the exception of water-saving and compostable ones. The results contribute to our understanding of the effects of temporal considerations on choice decision making by horticultural consumers, and provide horticultural marketers with an opportunity to effectively position products that provide long- or short-term benefits.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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