Optimization and Application of the Wine Neophobia Scale
Notice bibliographique
Résumé
Wine consumers’ willingness (wine neophilia) or reluctance (wine neophobia) to try new wines represent, respectively, an opportunity or barrier for product innovation and market development in the wine industry. Here, we first sought to validate and optimize the Wine Neophobia Scale (WNS) in a large sample of 1269 Canadian wine consumers. Both exploratory and confirmatory factor analyses showed that a seven-item scale was optimal. This modified WNS (mWNS) was then used to investigate demographic and behavioral correlates of wine neophobia. Using lower and upper quartile values, 316 neophiles and 326 neophobes were identified. Wine neophiles and neophobes did not differ with respect to gender or age; however, neophobes had lower household income, education, and wine involvement, and reported consuming fewer wine styles than neophiles. Interestingly, while neophiles drank wine considerably more frequently than neophobes—a finding that is mediated by wine involvement—total annual wine intake did not differ between the groups. Importantly, the price typically paid per bottle of wine also varied with wine neophobia. We recommend adoption of the modified mWNS as a useful tool for more fully understanding the drivers of wine behavior and providing guidance to wine marketers.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».