Understanding Consumer Attitudes toward Cultured Meat: The Role of Online Media Framing
Notice bibliographique
Résumé
The widespread commercialization of cultured meat, produced from animal stem cells grown in vitro, faces significant challenges related to technical, regulatory, and social acceptability constraints. Despite advancements in knowledge, the acceptance of this innovation remains uncertain. Understanding individuals’ decision-making processes and interpretative patterns is crucial, with media framing playing a key role in shaping attitudes toward cultured meat adoption. This research, focusing on Twitter as a social media platform, examines the impact of media framing on consumer attitudes (cognitive, affective, and conative) regarding cultured meat. Qualitative (content analysis) and quantitative (MANOVA) analyses were conducted on 23,020 posts and 38,531 comments, selected based on media framing or containing relevant attitude components. This study reveals that media-framed posts significantly influence consumer attitudes compared to non-media-framed posts. While different types of media framing (ethical, intrinsic, informational, and belief) exhibit varying impacts on attitude components, posts combining ethical, intrinsic, and informational frames have a more substantial effect on cultured meat acceptability. The belief frame, particularly for the behavioral component, is equally influential. Consumer attitudes toward cultured meat are found to be ambivalent, considering the associated benefits and risks. Nevertheless, the affective component of attitude is notably influenced by posts featuring informational and ethical media frames. This study suggests implications for authorities and businesses, emphasizing the importance of differentiated education and marketing strategies. Advertising messages that combine ethical, intrinsic, and informational frames are recommended. Additionally, this study advocates for regulatory measures governing the production, marketing, and consumption of cultured meat to instill consumer confidence in the industry. By highlighting the significance of beliefs in cultured meat consumption behavior, this research points toward potential exploration of cultural and religious influences in future studies.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».