Ecolabeled seafood and sustainable consumption in the Canadian context: issues and insights from a survey of seafood consumers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The concept of sustainable consumption is a much debated practice that has been seen as an outcome of the emergence of ecological citizenship —a concept that brings together the citizen and the environment in a framework that is underlined by social justice considerations and incorporates a vision of citizenship that involves both the private sphere and the public sphere of human activity. This study examines Canadian consumer awareness and uptake of certified sustainable seafood. We introduce the concepts ecological citizenship and sustainable consumption as a way of framing our research. Seafood ecolabels may be a valuable tool in translating general environmental concern about the marine environment into more sustainable fisheries practices. We conducted an on-site consumer survey in the Greater Toronto Area and a nearby city. Our findings showed that in contrast to high levels of awareness of the importance of the marine environment and the sustainability of seafood, consumers had a limited understanding about the meaning of sustainability in the case of seafood, and little knowledge about actual ecolabels found in the Canadian marketplace. Attitudes towards the marine environment and sustainable seafood, understanding of the meaning of seafood sustainability, and purchasing behaviors of sustainable seafood were significantly different by some socio-demographic characteristics. Positive attitudes towards the marine environment and sustainable seafood and better understanding of seafood sustainability were significantly associated with the increased purchasing of ecolabeled seafood. Lack of understanding of ecolabels, limited information about product sustainability, and lack of in-store guidance were identified as key barriers to purchasing ecolabeled seafood products.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».