People’s Values and Preferences about Meat Consumption in View of the Potential Environmental Impacts of Meat: A Mixed-methods Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health is not the only aspect people consider when choosing to consume meat; environmental concerns about the impact of meat (production and distribution) can influence people's meat choices. METHODS: We conducted a mixed-methods systematic review, searched six databases from inception to June 2020, and synthesised our findings into narrative forms. We integrated the evidence from quantitative and qualitative data sets into joint displays and assessed the confidence in the evidence for each review finding following the GRADE-CERQual approach. RESULTS: Of the 23,531 initial records, we included 70 studies: 56 quantitative, 12 qualitative, and 2 mixed-methods studies. We identified four main themes: (1) reasons for eating meat; (2) reasons for avoiding meat; (3) willingness to change meat consumption; and (4) willingness to pay more for environmentally friendly meat. The overall confidence was low for the reasons for eating and/or buying meat, for avoiding meat, and for willingness to change meat consumption, and was moderate for willingness to pay more for environmentally friendly meat. CONCLUSIONS: Regardless of people's general beliefs about meat and its impact on the environment, most people may be unwilling to change their meat consumption. Future research should address the current limitations of the research evidence to assess whether people are willing to make a change when properly informed.
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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 | 0,036 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».