Providing appropriate information to consumers boosts the acceptability of genome-edited foods in Japan
Notice bibliographique
Résumé
The Japanese Health Ministry recently granted permission for the market distribution of genome-edited (GE) foods, yet there remains a lack of full understanding among consumers regarding this technology. In this study, we conducted a survey to assess the acceptability of GE foods among Japanese consumers and examined the impact of providing information about GE foods on their acceptability. We conducted a web-based survey among 3,408 consumers aged 20-69 years, focusing on three aspects: (1) the commercial availability of GE foods, (2) the consumption of GE foods by others, and (3) your own consumption of GE foods. The survey findings revealed that participants were most accepting of the consumption of GE foods by others, followed by their acceptance of GE foods being commercially available. Notably, participants' acceptance of GE foods increased in all three aspects after they viewed an informative video. The video had a particularly strong impact on participants who fully or partially understood its content, compared to those who did not. Furthermore, regression analyses showed that participants' understanding of two key areas, namely "Why are GE foods important" and "What procedures are in place to ensure the safety of GE foods," played a crucial role in increasing acceptability. Overall, these results indicate that providing information about GE foods to Japanese consumers can effectively enhance their acceptance of such foods. The findings highlight the importance of understanding the benefits and safety measures associated with GE foods in influencing consumer attitudes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».