Understanding Consumer Resistance to the Consumption of Environmentally-Friendly Agricultural Products: A Case of Bio-Concentrated Liquid Fertilizer Product
Notice bibliographique
Résumé
Methane fermentation digested sludge is a sustainable resource that is used as a liquid fertilizer. An innovative liquid fertilizer called Bio-Concentrated Liquid Fertilizer (Bio-CLF) was developed to solve the problems such as high transportation cost associated with current liquid fertilizer. As an innovation product, Bio-CLF inevitably creates remarkable resistance from consumers. Hence, we used the Innovation Resistance Theory (IRT) to determine the reasons for consumer resistance to Bio-CLF products. A total of 2,000 samples from three major cities, including Tokyo, were extracted via the Internet, and 703 samples were finally selected for analysis. Perceived risk, complexity, and attitude toward existing products were found to have a positive and direct impact on consumer resistance to Bio-CLF products, while motivation and purchase intention were found to have a negative and direct impact on consumer resistance to Bio-CLF products. Notably, Relative Advantage and Compatibility had a positive impact on motivation and indirectly influenced consumer resistance to Bio-CLF products, the results of which are inconsistent with IRT, as those characteristics could have a direct influence on resistance. Additionally, we opted to provide some advice that for market managers: (1) allocate a specialized corner for the Bio-CLF product and (2) place the Bio-CLF product alongside other green products. For producers: (1) disclosure of production information; (2) design of an attractive and clear label sheet; (3) proving the advantage of Bio-CLF and that the Bio-CLF product is a green product.
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».