Role of Green Marketing in the Adoption of Intelligent Food Containers
Notice bibliographique
Résumé
The growing human population is causing food security concerns in many countries. As food security is the access by all people to enough food to live a healthy and productive life, the world must reduce food waste. At the consumer level, households are responsible for half of the total avoidable losses due to food becoming out-of-date, developing bad smell or taste, or having been forgotten in the fridge. This study investigates the factors leading to consumer adoption of intelligent food containers (IFC) -an emerging technology that can store food, monitor food quality and minimize food waste. In particular, the study focuses on the role of companies' green marketing in affecting consumers' willingness to adopt IFC. So doing, the study develops and tests a research model and related hypotheses by using the partial least squares structural equation modeling approach. The model was constructed based on the integration of Technology Adoption Model (TAM) with green marketing. An online survey was used to collect data from 153 households in Canada. The results suggest that improved TAM with the addition of green marketing mix is useful in explaining consumers' purchase intention toward IFC. The findings provide valuable information to marketers in the packaging technology sector to help them convince eco-friendly segment to purchase IFCs and enhance the pro-environmental purchasing behavior in Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».