Consumers' attitudes towards <scp>3D</scp> printed foods after a positive experience: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 3D food printing has far‐reaching potential in the food industry; however, consumer attitudes towards 3D food printing need to be evaluated. The present study investigated consumers' attitudes towards 3D food printing after consuming a cookie that was labeled as 3D printed. The participants (n = 133) first evaluated two cookies (conventional and “3D printed”) using hedonic scales and a check‐all‐that‐apply question. The participants were then asked to answer survey questions (7‐point Likert scale) and open‐ended comments about 3D printing. The results of the survey questions indicated that after consuming the “3D printed” cookie, the participants were willing to eat 3D printed foods and felt they were sustainable. The open‐ended comments highlighted some barriers to consumers' acceptance, including disgust, safety and unacceptability of 3D printed meat products. The findings illustrate that participants are less fearful of novel technologies if they have a positive experience with a food item produced by that technology. Practical applications A sensory trial (hedonic scales and check‐all‐that‐apply) was used as a priming step before asking participants about their attitudes towards 3D food printing. The participants' opinions were identified using quantitative (7‐point Likert scales) and qualitative (open‐ended comments) questions. The open‐ended comments allowed the participants to build on the responses they expressed with the Likert scales and identified other attitudes that were not included in the quantitative questions. Studies on consumer attitudes should include both quantitative and qualitative questions. The results indicated that if consumers have a positive experience with a 3D printed product (evaluated using hedonic scales), they have positive attitudes towards 3D printing. Additionally, the study highlighted for 3D food printing to be accepted by consumers; their concerns about safety and the unacceptability of 3D printed meat products need to be addressed.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».