Consumption and Purchasing Intent of Omega-3 Enriched Food Products by Lebanese Consumers
Notice bibliographique
Résumé
In the modern nutrition patterns of many populations, consumers' intake of omega-3 oils does not reach the required levels. Eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) of the most potent omega-3 health benefits and commonly referred to as marine fatty acids, are not sufficiently consumed. This has led to numerous studies and attempts to produce foods enriched with omega-3 fatty acids. While applying fortification techniques, the most important challenge faced is to prevent the degradation of these fatty acids since both EPA and DHA are prone to oxidation. This study aims to predict the intention of Lebanese consumers towards the purchase of omega-3 enriched foods by applying the Theory of Planned Behavior Model. An online self-administered questionnaire was designed and conducted among Lebanese population. Results were collected throughout the month of August, 2021. Descriptive statistics, correlation and regression analyses were carried out using IBM SPSS Statistics 25. One hundred and eight (108) responses were received, 88% of which showed positive results on the intention of purchase of omega-3 enriched foods. Multiple linear regression analysis explained 30.4% of the variance in intention (p<0.001), and attitude and behavioral beliefs were the significant determinants of intention. One limitation though is faced within the Lebanese consumers is their economic status; but in general, respondents show willingness to spend money and time to purchase such fortified food provided that promoters should emphasize on the multiple health benefits of such products.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».