MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2802494255

DECONSTRUCTING PUBLIC PERCEPTIONS OF NOVEL FOOD TECHNOLOGIES: HUMAN VALUES AND INFORMATION COMMUNICATION STRATEGIES

2018· dissertation· en· W2802494255 sur OpenAlexfundaboutno aff
Yang Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueUniversity-Industry-Government Innovation Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésPerceptionData scienceInformation and Communications TechnologyComputer sciencePsychologyWorld Wide WebNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on insights of behavioural economics, this thesis aims to provide a more nuanced understanding on determinants of consumers’ acceptance of novel food technologies. In particular, this thesis explores how consumers’ attitudes and food choices related to innovative food technologies are affected by ‘inside’ individual factors, such as underlying human values (i.e., cultural worldviews and food-related values), and ‘outside’ environmental factors, such as the information framing (i.e., narrative communication). Each paper focuses on one particular factor that motivates disparate assessments of food technologies.\n\nEmpirical data on consumers’ food technology attitudes and food choice behaviours were collected from a nation-wide Internet survey administered to 1608 Canadian consumers in 2016. Half of the respondents participated in the Biotechnology version survey, and the other half of respondents completed the Nanotechnology version survey. Both versions of online survey incorporated a choice experiment, where respondents selected their most preferred sliced apple products from a set of hypothetical alternatives. Each paper focuses on particular research questions thus uses different sections of this extensive survey.\n\nPaper 1 explores information framing effects by comparing the effectiveness of using logical-scientific vs. narrative information to communicate about food biotechnology to consumers. A logical-scientific information condition about biotechnology was developed and written in a scientific style using the passive voice with generalized and impersonal language. In contrast, a narrative-style information condition about the technology was written in a more lively and vivid personal style. Respondents were randomly assigned to different information treatments. Results indicate that information about food biotechnology shown in different formats (logical-scientific vs. narrative) or being accessed by respondents in different manners (forced exposure or voluntary choice) can have differing impacts on perceptions and preferences. Compared with logical-scientific information, narratives and/or voluntary information access could help to reduce the opposition to biotechnology.\n\nPaper 2 investigates an alternative psychosocial factor, cultural worldview, which has been underestimated or omitted when examining consumer acceptance of food biotechnology. Individuals’ cultural worldviews were measured by a slightly modified version of cultural cognition scale. Results suggest that individuals holding hierarchical (vs. egalitarian) and communitarian (vs. individualistic) worldviews tend to hold more positive attitudes and be more accepting of agricultural biotechnology.\n\nPaper 3 suggests that intermediary food-related values and their relative importance to consumers have significant powers in explaining attitudes and choices about foods produced by means of nanotechnology. Consumers are heterogeneous in their food values, i.e., they place different importance on food value items such as naturalness, appearance, convenience, safety and novelty. Although Canadian consumers, on average, prefer not to use nanotechnology in sliced apple production, their preferences are heterogeneous. ‘Supporters’ of nanotechnology applied to agriculture and food production are those who consider ‘appearance’ is an important value to food purchase. By contrast, ‘opponents’ tend to emphasize the importance of ‘naturalness’ and ‘origin’.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetUniversity-Industry-Government Innovation ModelsTravaux en français237 207