Assessing The Effect of Nutritional Knowledge on Menu Choice Decisions among Customers in Star-Rated Hotels in Nakuru County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Menus occupy a significant position in hotel business as they purpose to navigate customers to achieve satisfaction and exceed expectations in their food choices. Eating out has become an integral part of our modern society, and diners want to make informed choices for developing healthy eating habits that allow the body to meet its dietary needs and maintain the required weight. The main objective of this study was to assess the influence of nutritional knowledge on menu choice decisions amongst customers in star-rated hotels in Nakuru County, Kenya. The Food Choice Process Model and Theory of Planned Behaviour informed the study. The study employed an exploratory research design with a closed-ended questionnaire to collect data, which was analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 26.0, and hypothesis tested at p?0.05. The study findings show that the knowledge explained 27.9% of the variation in customer menu choice decisions. Nutritional knowledge (?1=0.608, p=0.000) positively and significantly influenced consumer menu choice. The study concluded that customers understanding of menu information depend on their knowledge to choose and consume foods that meet their nutritional needs. The study recommends that hotels provide in-menu nutrition information to guide customers toward healthy meal choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».