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Enregistrement W3211439954 · doi:10.1108/bfj-05-2021-0603

Impacts of consumers’ perceived risks in eco-design packaging on food wastage behaviors

2021· article· en· W3211439954 sur OpenAlexaff
Tian Zeng

Notice bibliographique

RevueBritish Food Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingBusinessOriginalityRisk perceptionConsumption (sociology)Food packagingConsumer behaviourValue (mathematics)PsychologyPerceptionFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Packaging links products to consumers by delivering messages to promote healthy food consumption and reduce wastage. However, studies point to a knowledge gap and skepticism among consumers regarding the impact of eco-design packaging on food wastage reduction. To demystify this skepticism and fill the knowledge gap, this study aims to examine consumers’ perceived risks in eco-design packaging and their impact on consumer food wastage. Design/methodology/approach A survey was conducted to identify consumer-perceived risks in eco-design packaging and explain whether, and why, some dimensions of perceived risk are more influential on consumer food wastage decisions. Findings Consumers are prevented by financial, physical, functional, temporal and social factors from adopting eco-design packaging. Through structural equation modeling, we find consumer perceived risks in eco-design packaging influence their food wastage decisions through health consciousness and environmental awareness. Practical implications This study provides practical suggestions for packaging manufacturers, the food industry and policymakers. Originality/value Drawing on the perceived risk theory, this research highlights that the impacts of consumer-perceived risks differ, depending on the dimensions considered in their food wastage decision.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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