Effect of Labelling and Information on Consumer Perception of Foods Presented as 3D Printed
Notice bibliographique
Résumé
Labelling and information have been shown to increase acceptance of novel food technologies. The novel technology of 3 Dimensional Printing (3DP) of foods is not well known among consumers. The study aim was to investigate the effect of the 3DP label and benefits information on consumer acceptance and perception of plausible 3DP foods. Commercially available foods, such as milk chocolate swirls, gummy candy carrots, and baked potato Smiles®, represented 3DP benefits, and each was evaluated in a sensory panel. Participants rated acceptance and perceived quality after each of three product presentations; first labeled “conventional”, then labeled “3D printed”, and again labeled 3D printed after information presentation. Participants indicated product preference after the third presentation. Food Technology Neophobia (FTN), attitude, and previous 3DP knowledge were queried. Quality rating of chocolate swirls and gummy candy carrots increased when labeled as 3DP versus conventional; information did not further increase quality ratings. Participants preferred 3DP chocolate swirls and gummy candy carrots to conventional in the final evaluation. Label and information did not change flavor, texture, or overall acceptance ratings for any product. Attitude towards 3DP of foods increased with lower FTN. Future studies could tailor information to consumer interests and knowledge gaps that highlight relevant benefits of 3DP.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».