The acceptance of halal food in non-Muslim countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose International restaurant and fast food chains such as KFC, McDonald’s and Subway currently serve halal food in some non-Muslim countries, with mixed results. The purpose of this paper is to identify the factors that most influence the product judgements of halal food amongst non-Muslim consumers in non-Muslim countries and to assess the extent to which these judgements are related to willingness to consume halal food. Design/methodology/approach A quantitative survey method was adopted, using a total sample of 1,100 consumers in Canada, Spain and the UK. The proposed model was tested using structural equation modelling. Findings The results suggest that it may be possible for firms to satisfy specific niche market segments with standardised mass market products. Consumer cosmopolitanism and non-Muslim religious identity were found to be positively related to halal product judgement, and consumer ethnocentrism and national identification were negatively related to halal product judgement. There was a strong relationship between product judgement and willingness to consume halal food. Practical implications The findings indicate that halal marketing may provide promising business opportunities for international restaurant and fast food chains, as well as food manufacturers and retailers. However, in countries or regions where there are many consumers with high levels of national identification or consumer ethnocentrism, firms should not expect non-target consumers to accept halal products. Originality/value This is the first study to suggest that, in non-Muslim countries, food companies may switch entirely to halal produce for certain products as an effective market segmentation strategy targeting Muslim consumers.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».