MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3010173671 · doi:10.35409/ijbmer.2020.3136

CONSUMER PURCHASE INTENTIONS FOR CERTIFIED FARM-RAISED ATLANTIC SALMON

2020· article· en· W3010173671 sur OpenAlexaffabout
Dipika Majumder, Morteza Haghiri

Notice bibliographique

RevueInternational journal of business management and economic review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Supply Chain Traceability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationBusinessAdvertisingMarketingFisheryAgricultural scienceCommerceEconomicsEnvironmental scienceBiologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrences of food safety incidents like polychlorinated biphenyls in farmed Atlantic salmon in Canada heightened public awareness causing significant reduction in the consumption of the product. This has induced policymakers and stakeholders to implement traceability systems as part of enhancing consumers' trust and safety in the industry. This study provides information on consumers' awareness about traceability systems of farm-raised Atlantic salmon and their willingness to pay for traceable product in the province of Newfoundland and Labrador, Canada. In this study, we used a logistic regression model to assess consumers' preferences for farm-raised Atlantic salmon. To estimate the parameters of the model, a telephone survey was carried out in fall 2018 over 200 consumers in the province. The results of the study showed that age of the respondents, education level, household size, and household consumptions were significant determinants of the Newfoundlanders and Labradoreans' willingness-to-pay a premium price for the farm-raised traceable salmon. Moreover, a shortage of public knowledge about the traceability systems was also observed in the empirical evidence. To increase the consumers' knowledge about the value of traceability system and its aspects, provincial authorities and private food companies need to take further initiatives. Providing detail labeling could be one of the suitable ways of communicating traceability to consumers. Besides, comprehensive monitoring by the competent authorities is also required to guarantee the truthfulness of traceable information and to reveal the food safety problems for enhancing the degree of consumer confidence in traceability systems. .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of business management and economic reviewMême sujetFood Supply Chain TraceabilityTravaux en français237 207