Religiosity, halal food consumption, and physical well-being: An extension of the TPB
Notice bibliographique
Résumé
This research used the Theory of Planned Behaviour (TPB) theoretical framework to extend and contribute to prior research on halal purchase behaviour. The main purpose of this study is to contribute to the literature by focusing on the relationship between religiosity and physical well-being and identifying the mediating halal-food consumption that affects on physical well-being. We applied non-probability convenience sampling to administer questionnaires among 315 Pakistani Muslim and Non-Muslim respondents currently living in Pakistan, the USA, Canada, Australia, and Germany, during the winter of 2019–2020. The study used a partial-least-squares structural-equation-modeling (PLS-SEM) technique to investigate the data, which provides evidence of reliability and validity. Further, we used the PLS-SEM technique in investigating the relationship among religiosity, halal-food consumption, and physical well-being. The results show that the behavioural intention to buy halal food mediated the relationship between religiosity and physical well-being. Halal-food consumption mediated the relationship between subjective norms and physical well-being. However, it did not mediate the relationship between attitude and physical well-being, perceived behavioural control, and physical well-being. Further, this study also found that behavioural intention to buy halal food has a significant direct positive relationship with religiosity, attitude, subjective norms, and perceived behavioural control. The findings have important implications for food manufacturers and marketers in devising a policy on marketing campaigns to attract very health-conscious customers.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».