Consumer reactions to food safety scandals: A research model and moderating effects
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Food safety scandals are defined as well-known eventsrelated to food safety issues or harms associatedwith some food brands or products (Röhr et al,2005). Perrier's chemical benzene-contaminatedmineral water (James, 1990), Coca-Cola'sfungicide-contaminated soft-drinks (BBC News, 1999),the E. coli outbreakin Taco Bell's lettuce (CNN, 2006), Sanlu'smelamine-contaminated baby formula (BBC News, 2008),the European horsemeat adulteration (BBC News,2013), KFC and Pizza Hut's sale of expired meat(Bora, 2014), Caraga candy poisonings (ABS-CBN,2015), the listeriosis outbreak involvingcontaminated beef in Ontario (Weatherill, 2009), andMars product recall after plastics were found inSnickers chocolate bars (Quinn et al, 2016)represent a few examples of food safetyincidents. While minor food product imperfections may mildlyinconvenience consumers, food safety issues canconversely result in serious injuries for consumers’health. For instance, due to Sanlu'smelamine-contaminated baby formula, four infantsdied from kidney damage and 54,000 babies werehospitalised (NBC News, 2008). Furthermore, foodsafety scandals may represent striking threats tofood companies. For example, food safety scandalscan generate negative consumer responses toward afood company deemed accountable of commercialisingharmful products (Verbeke, 2001), affect competingfood brands’ sales, even if the latter were notinvolved in the scandal (Bakhtavoryan et al, 2014),and even damage consumer confidence in the safetyand quality of the whole food industry (Berg, 2004).Food safety issues therefore have severeimplications for individual wellbeing, publicwelfare and environmental health (see Chapter 1,this volume). Due to the concern that food safety issues generate, itis quite easy to justify concern for food and foodsystems, and it is of the utmost importance toinvestigate how consumers respond to food safetyscandals and the companies deemed accountable forthese incidents. To this end, scholars and marketersare now calling for more research into thepsychological mechanisms through which consumersform attributions of responsibility toward foodcompanies involved in food safety scandals, thepsychological processes through which attributionsof blame drive negative consumer responses towardthe food brand at fault, and the variables that mayinfluence judgements of blame and subsequentresponses in the context of a food safety scandal(Regan et al, 2015).
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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 | 0,026 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,003 |
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 ».