Young consumers in fast food restaurants: technology, toys and family time
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of the study was to further our understanding of in-restaurant family behaviors using an ethnographic study of families with children (at least one child from 2 to 12 years old) dining in fast food restaurants. Design/methodology/approach This study includes an unobtrusive, direct observational study of family fast food restaurant behaviour, including use of mobile technology, toys and indoor play area. Ordering and dining behaviours include field notes and enumeration of activity times for 300 families (450 children). Findings The food ordering process was rapid (<6 min), during which personal technology use was minimal, and adult/child interactions were perfunctory. Visits averaged 53 min, and only 18 min on average was spent eating. Families were observed using the fast food restaurant as a “third place” (home away from home) for many activities other than eating food. In-restaurant family behaviours included frequent use of technology (40 per cent of children/ 70 per cent of adults), use of the indoor play area (65 per cent of children/ 33 min of play) and child engagement with a toy (53 per cent of children/10 min of play). Originality/value Studying how time is spent in fast food restaurants expands the knowledge of current family eating behaviours and how young consumers behave in restaurants (i.e. with restaurant-provided activities, toys and indoor play spaces). Shifts in dining practices, from the intrusion of technology during the meal (technoference) to a decline in the use of restaurant-provided toys were noted. Dining visits now include many non-food activities, and the dining time in the restaurant was not a time for extensive family conversations or interactions, but rather a public home away from home.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».