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Enregistrement W2914310378 · doi:10.20429/amtp.2018.38

Toward a better understanding of Organic Products Consumption: The Key Role of Consumers’ Involvement

2018· article· en· W2914310378 sur OpenAlexafffund
Nataly Levesque, Frank Pons, Mahshid Omid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésModerationTheory of planned behaviorConsumption (sociology)MarketingConsumer behaviourOrder (exchange)BusinessStructural equation modelingPsychologySample (material)Inclusion (mineral)Organic productControl (management)Social psychologyEconomicsComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food consumption is at the base of human needs and represents an important part of our everyday life (Gottschalk & Leistner, 2013). Furthermore, the organic food market is probably the most promising sector of the global food industry (Tarkiainen & Sundqvist, 2009). However, the gap, often mentioned in the literature, between positive attitude towards organic products and actual behavior regarding these products still represents a major issue. Thus, in this paper, we propose to address this issue using an extended version of the Theory of Planned Behavior to explain parts of this gap and to highlight the crucial role played by consumers’ involvement as a moderator of all relationships in this robust model. To this end, a structural equation modeling was performed and the statistical analysis of a sample of 1327 French consumers supports our organic products buying behavior model. Involvement is a moderator, especially for high-involvement consumers. In particular, the results show that the perceived behavioral control doesn’t have a direct effect on consumers’ buying behavior, but the inclusion of the moderating role of involvement impacts positively this relation for low-involvement consumers. This article concludes with several relevant suggestions in order to help managers to address this attitude-behavior gap. For instance, as increasing consumers’ involvement with organic products seems to decrease the gap between intention to buy organic products and the actual behavior, we suggest to promote organic consumption through increasing consumers’ involvement with organic products. A short-term strategy could be to enhance involvement by stressing the personal benefits of organic products, while in long-term involvement, and thus organic consumption, can be promoted by emphasizing social and environmental importance of organic consumption. Additional suggestions to develop future researches in the area are also provided in the paper.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,155 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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