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Enregistrement W2991037034 · doi:10.20472/iac.2019.052.012

PACKAGE TRANSPARENCY, OPACITY, AND WINDOWING: AN INVESTIGATION OF THE CANADIAN FOOD INDUSTRY PRACTICES

2019· article· en· W2991037034 sur OpenAlexaffabout
Soumaya Cheikhrouhou, Deny Bélisle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Packaging Perceptions and Trends
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)OpacityProduct (mathematics)Package designMarketingFood productsAdvertisingBusinessComputer scienceEngineeringEngineering drawingMathematicsFood scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Package often represents the consumers' first contact with the product on the point of purchase (Underwood & Klein, 2002). Besides, consumers exposure to package often continues until its full consumption (Chandon, 2013). Package design elements have been shown to be a critical source of information consumers use to forge expectations and make choices about products and brands (Greenleaf & Raghubir, 2008; Orth & Malkewitz, 2008). While the marketing literature has seen a recent interest in the study of the effect of package design elements on product evaluation (e.g., Koo & Suk, 2016; Lui et al., 2017; Rundh, 2013), research on package transparency has been scarce (Deng and Srinivasan, 2013). However, understanding the use of transparency is key as it corresponds to a strong trend where consumers want to see what they are buying (Schrmann, 2008) and it has been shown to influence the amount of product consumed (Deng & Srinivasan, 2013). This study aims at contributing to the marketing research on structural package design elements, in particular transparency, by investigating the Canadian food industry's practices. A quantitative content analysis of 1,500 packages belonging to product categories where the use of transparency, opacity, and on-package windows is prevalent has been undertaken. This research offers a comprehensive understanding of the wide array of transparency, opacity and windowing practices adopted by food manufacturers and producers in different contexts. It highlights several future research avenues in terms of understanding the role of package opacity level, shape and location of windows, and substituting or complementing a displayed image on consumer product and brand judgement. From a managerial standpoint, it offers a broad view of the current use of transparency in several industries and underlines the advantages and downsides of the use of this package design element by food producers and manufacturers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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