A Behavioral Assessment of College Students’ Knowledge, Awareness, and Consumption on Snack Foods That May Contain Probiotics
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing variety of snack foods containing probiotics infiltrating the market, it is important that consumers become more aware and knowledgeable about these products. The aim of the current study was to investigate potential consumers’ behavior by assessing knowledge about probiotics, awareness of snack foods containing probiotics, and frequently consumed snacks among student college departments within a university setting. Participants included 125 college students (n = 34 male, n = 91 female), all 18 years and older, and evaluated via a 19-item questionnaire using descriptive statistics, one-way analysis of variance (ANOVA) and Gabriel’s post hoc test. Level of significance was set at p ≤ 0.05. There was a statistically significant difference in knowledge about probiotics among the student college departments, p = 0.012. Specifically, students in the College of Health and Human Services (CHHS) were statistically significantly more knowledgeable than those in the Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) college, p = 0.010. There was no statistically significant difference in awareness of snack foods containing probiotics, p = 0.262. On average, participants’ knowledge about probiotics was low (48.1%) and awareness of snack foods containing probiotics was very low (2.5%), though, a majority of participants (94.1%) were aware that yogurt may contain probiotics. Overall, these findings should guide food product developers and marketers to create products that are relevant and messages that enhance consumers’ knowledge and awareness to the existence of the probiotics in that product.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».