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Enregistrement W4316690024 · doi:10.3390/ani13030324

Do Consumers Value Welfare and Environmental Attributes in Egg Production Similarly in Fresh Eggs and Prepared Meals?

2023· article· en· W4316690024 sur OpenAlexaffabout
Maurice Doyon, Stéphane Bergeron, Laure Saulais, Marie‐Ève Labonté, Véronique Provencher

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)SustainabilityAnimal welfareWelfarePreferenceBusinessSustainable productionValue (mathematics)MarketingPublic economicsEconomicsBiologyEcologyMicroeconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food items are increasingly chosen based on sustainability attributes as the public is becoming increasingly aware of the environmental and animal welfare impacts of production systems, in addition to the traditional consideration for nutrition. Although surveys have been used to investigate the demand for these attributes in unprocessed products, little information exists on how these attributes impact consumer preferences in the case of processed products or prepared meals. This study uses a stated preference survey to examine Quebec (Canada) consumers' preferences for eggs from four production systems with different impacts on animal welfare and on the environment. We compare the respondents' choices of fresh eggs and two prepared meals that contain eggs. Furthermore, we examine the shift in choices following information treatments on animal welfare, nutrition, or environmental impact attributes. Results indicate that respondents choose eggs from more sustainable production systems more frequently when included in prepared meals than in their unprocessed form. The provision of information led participants to update prior beliefs and revise their initial choices, especially for animal welfare attributes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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