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Enregistrement W4389624554 · doi:10.1016/j.jafr.2023.100910

Insights into Canadian consumer perceptions and behavior in the lobster industry: Implications for sustainability and economic development

2023· article· en· W4389624554 sur OpenAlexafffundabout
Sylvain Charlebois, Divya Thomas, Ning Sun, Janet Music

Notice bibliographique

RevueJournal of Agriculture and Food Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésConsumption (sociology)SustainabilityPerceptionDescriptive statisticsConsumer behaviourConceptual frameworkBusinessMarketingEconomicsFisheryPsychologyEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research within the lobster industry has often overlooked significant determinants that influence perceptions of lobster consumption. In response, this study aims to examine Canadian perceptions toward the Canadian lobster industry and to assess the impact of socio-demographics, consumer motivation, sustainability, economic diversity and equity, and traceability on the enjoyment of lobster consumption. An extensive cross-national survey was conducted, following a conceptual framework. Descriptive analysis and cumulative link models were deployed for data analysis. The outcomes indicate that Model 5 exhibits the best fit. Based on the findings from Models 2 and 5, key determinants influencing consumer preferences for enjoying lobster consumption include a preference for vegan diets, marital status, one's history of lobster purchases, the frequency of lobster consumption, the perceived importance of price, and support for the Canadian economy. In future research, natural language processing (NLP) techniques will be employed to gain deeper insights into consumer perceptions and behaviors within the Canadian lobster industry.

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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,917

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 savante0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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