The Role Of Labelling In Consumers’ Functional Food Choices
Notice bibliographique
Résumé
Given the credence nature of functional food attributes labelling plays a key role in allowing consumers to make informed choices about foods with enhanced health attributes. The degree to which a particular jurisdiction permits health claims for food products and the type of allowable health claim influence the information set available to consumers. In Canada the regulatory environment governing health claims for functional food products is somewhat more restrictive than in other jurisdictions, including the United States. Food manufacturers therefore also use visual imagery to suggest a health benefit, such as the picture of a red heart to imply that a product has heart health benefits. The paper characterizes these labelling strategies as “partial labelling”, while “full labelling’’ refers to formal health claims on food labels, ranging from general (structure-function) claims, to risk reduction claims, to disease prevention claims. This paper explores the effect of labelling (full and partial) on consumers’ functional food choices. How might different types of labelling information and the verification of health claims by different agencies affect consumers’ preferences for functional foods? Using data from an online survey of 740 Canadians conducted in summer 2009 the paper uses discrete choice modelling to examine the responses of Canadian consumers to different product labelling strategies for milk enhanced with Omega-3. Conditional Logit and Latent Class models are estimated. Preliminary results suggest that full labelling is preferred over partial labelling, but primarily for risk reduction claims. There is no significant difference between a function claim, such as “good for your heart” and partial labelling in the form of a red heart symbol. The choice experiment included verification of health claims by a government agency (Health Canada) or by a third party (Heart and Stroke Foundation). The preliminary results suggest that consumers on average respond positively to verification of health claims, however, the latent class model reveals considerable heterogeneity in consumer attitudes toward the source of verification. Interactions between key-socio-demographic and attitudinal variables and the main effects variables in the choice experiment provide further insights into consumer responses.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».