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Enregistrement W3122641405

Risk Perceptions, Social Interactions and the Influence of Information on Social Attitudes to Agricultural Biotechnology

2005· preprint· en· W3122641405 sur OpenAlexaboutno aff
Michele M. Veeman, Wiktor Adamowicz, Wuyang Hu

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2005
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)MarketingRisk perceptionPerceptionSample (material)Food choiceConsumption (sociology)BusinessGenetically modified foodLatent class modelAgricultureFood safetyPsychologyAdvertisingGenetically modified organismGeographyFood scienceMedicineSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assess Canadian’s risk perceptions for genetically modified (GM) food and probe influences of socio-economic, demographic and other factors impinging on these perceptions. An internet-administered questionnaire with two stated choice split-sample experiments that approximate market choices of individual grocery shoppers is applied to elicit purchase behavior from 882 respondents across Canada. Data are collected to assess the influence on respondents’ choices for a specific food product (bread) of 1) product information which varies in content and by source and 2) information provided through labeling. These data also enable: a) analysis of trade-offs made by consumers between possible risks associated with GM ingredients and potential health or environment benefits in food and b) assessment of influences on respondents’ search for/access of product information. We rigorously document the extent and type of variation in Canadian consumers’ attitudes and risk perceptions for a selected GM food. This is pursued in analysis of experiment 1) data using a latent class model to analyze 445 consumers’ choices for bread products. We identify four distinct groups of Canadian consumers: 51% (value seekers) valued additional health or environmental benefits and were indifferent to GM content; traditional consumers (14 %) preferred their normally-purchased food; fringe consumers (4%) valued the health attribute and could defer consumption. Another 32 % (anti-GM) strongly opposed GM ingredients in food irrespective of introduced attributes. Thus there is a dichotomy in Canadian attitudes to GM content in food: a small majority of the sample (55 per cent) perceive little or no risk from GM food, but this is strongly opposed by 46% of respondents. Differences in gender, number of children in the household, education, and age are associated with the likelihood of segment membership. We also report on the search for information on characteristics of the GM food by a sample of 445 respondents with opportunity for voluntary access to related information through hyperlinks in the survey. Slightly less than half actually sought such information. Gender, employment status, rural or urban residency and the number of children in the household all affected the probability that respondents would access information. A further research component examines product choices made in the context of two common GM labeling policies: mandatory and voluntary labeling. We find these two types of strategies to have distinctive impacts on consumers and on measures of social welfare. Knowledge of these may help policy makers to make more informed analyses of the alternative labeling policies. Specific findings also provide base-line measures of Canadians’ attitudes to risks of GM technology in the context of food and environmental risks, as well as documenting the importance of context influences and reference points on consumers’ preferences for GM food. We also develop methodological improvements for accurately estimating the value of information on a negative attribute. The project built upon initial findings from a previous AARI project (#AARI Project #2000D037) and is complemented by research supported through a Genome Prairie GE3LS (Genetics, Ethics, Environment, Economics, Law and Society) project: “Commercialization and society: its policy and strategic implications.”

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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