Trust in Label Information to Recuperate Consumer's Confidence for Meat: A Compared Analysis among Canada, Italy, and Spain
Notice bibliographique
Résumé
The analysis consisted in a field experiment performed by testing the opinions of different consumers groups: two of them located in the European Regions respectively: Friuli-Venezia-Giulia in Italy and Navarra in Spain; a third one located in the Ontario region, Canada. The data were processed by using a multivariate structural equation in the multi-group version. The enquiry was performed in 2003, just after the news about BSE disease were released in some UE countries, and consisted in a regional survey designed ad' hoc and submitted by face to face home made interviews, to collect information about consumer habits, opinions and evidences about trust in the food label. By testing the cross-country consumer's behaviours it was allowed to get evidences of the customers confidence (credence quality), with the information diffused by different markets outlets and in different regions. The conclusions were that the market channels released different amount of information about the risk safety specifically: i) at the hypermarket the information were passed to consumers through the product label (objective trait); ii) at the traditional butcher's it prevailed the trust in the vendor that generated the credence quality in the product (psychological trait). These different consumer's attitudes were translated into behavioural attitudes and decisions to buy the beef meat product.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».