Predictors of Plant-Based Alternatives to Meat Consumption in Midwest University Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence of plant-based alternatives to meat consumption in students at a Midwest university, describe associations between demographics, environmental concern attitudes, and consumption, and determine variables statistically associated with trying the plant-based alternatives. DESIGN: Descriptive cross-sectional convenience sample; self-administered online surveys. SETTING: College students at a Midwest university. PARTICIPANTS: Currently enrolled students aged 18-30 taking courses on campus as of March 2020. MAIN OUTCOME MEASURES: Plant-based alternative consumption; demographics; vegetarian status; environmental attitudes; influences on food choices; and trusted sources of food information. ANALYSIS: Bivariate comparisons for consumption of plant-based alternatives; logistic regression analysis. RESULTS: Fifty-five percent had tried a plant-based meat alternative. Top reasons were enjoying new foods and curiosity about the products. Out-of-state residency, vegetarian status, and 10 of 11 environmental attitude statements were significantly associated with plant-based alternative consumption (P < 0.05). About 30% of consumers indicated they wanted to eat less meat and that plant alternatives were better for the environment. Nonconsumers had less favorable views of meatless meals. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: This study supports that positive environmental attitudes were predictive of plant-based alternative consumption among college students. Increased awareness and familiarity could encourage consumption among this population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».