Consumer acceptance and preference for brown rice—A mixed‐method qualitative study from Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Background: Brown rice consumption reduces the risk of diabetes. The prevalence of diabetes is increasing in Nepal; however, dietary preference remains for white rice. This study aimed to understand the perception, enablers, barriers, and facilitators of acceptance brown rice at a worksite cafeteria. Methods: We conducted a mixed-method qualitative research among 42 employees of a hospital in central Nepal. The participants tasted and rated the qualities of five different combinations of brown and white rice on a hedonic scale. We conducted eight focus group discussions (FGDs)-four before and four after tasting rice combinations. FGDs were recorded, transcribed, and coded verbatim and analyzed manually using inductive-deductive thematic method. Results: Before tasting, the participants perceived brown rice as poor in quality. After tasting, the participants found that brown rice had better quality and were willing to switch gradually starting with a 25B ratio. Eighty-three percent of participants liked a combination of 25B. Major barriers were poor perception of its quality, tradition, unavailability, lack of awareness of health benefits, and high price. Major facilitators were availability, self and family awareness about the health benefits, knowledge, the brown rice cooking process, serving with side dishes, prior tasting, and gradual substitution of brown rice. Conclusion: We found that brown rice should be promoted stepwise, first as a mixture with white rice and gradually increasing the proportion of brown rice. Brown rice acceptance can be increased by improved knowledge of its nutrition and health benefits, increasing availability, and affordability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».