Expectations and everyday opportunities for building trust in the food system
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Consumers’ trust in food systems is essential to their functioning and to consumers’ well-being. However, the literature exploring how food safety incidents impact consumer trust is theoretically underdeveloped. This study explores the relationship between consumers’ expectations of the food system and its actors (regulators, food industry and the media) and how these influence trust-related judgements that consumers make during a food safety incident. Design/methodology/approach In this study, two groups of purposefully sampled Australian participants ( n = 15) spent one day engaged in qualitative public deliberation to discuss unfolding food incident scenarios. Group discussion was audio recorded and transcribed for the analysis. Facilitated group discussion included participants' expected behaviour in response to the scenario and their perceptions of actors' actions described within the scenario, particularly their trust responses (an increase, decrease or no change in their trust in the food system) and justification for these. Findings The findings of the study indicated that food incident features and unique consumer characteristics, particularly their expectations of the food system, interacted to form each participant's individual trust response to the scenario. Consumer expectations were delineated into “fundamental” and “anticipatory” expectations. Whether fundamental and anticipatory expectations were in alignment was central to the trust response. Experiences with the food system and its actors during business as usual contributed to forming anticipatory expectations. Originality/value To ensure that food incidents do not undermine consumer trust in food systems, food system actors must not only demonstrate competent management of the incident but also prioritise trustworthiness during business as usual to ensure that anticipatory expectations held by consumers are positive.
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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 | 0,000 | 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 ».