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Enregistrement W4319787107 · doi:10.3389/fsufs.2023.970335

“Where everybody knows your name”: How regulars at farmers' markets differ from less-frequent shoppers

2023· article· en· W4319787107 sur OpenAlexaffabout
Tracy Stobbe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingMarketingValue (mathematics)BusinessVariety (cybernetics)Grocery shoppingAdvertisingPsychologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A survey of consumers at three farmers' markets (FMs) was done near Vancouver, British Columbia. The markets span urban and suburb locales, and the survey's 234 respondents were asked questions about shopping behavior, attitudes toward FMs, and demographic information. The focus of the analysis is on the differences between regulars and non-regulars to the market, where a regular is considered a shopper who shops weekly or bi-weekly. The results show that regulars spend more ($46.36 vs. 33.19 for non-regulars), are much more likely to expect higher prices compared to grocery stores than non-regulars, and buy more products (4.15 vs. 3.1). Regulars also value attributes of FMs differently: they value variety, organic products, and being locally-grown more highly. Organic purchasing behavior is also significantly different with regulars much more likely to say they “always” or “usually” buy organic products. As this is the first study to explicitly analyze regulars at FMs, suggested research directions and methods are offered to help guide future research.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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