Canadians’ Opinions and Preferences regarding Seafood, and the Factors That Contribute to Their Consumption and Purchasing Habits
Notice bibliographique
Résumé
Seafood provides rich sources of nutrients and generates relatively minimal environmental impacts; however, it tends to be underrepresented in discussions around food security. The objective of this study was to determine Canadians’ preferences and opinions regarding seafood consumption. Of the 1000 Canadians that were surveyed, most consume seafood regularly (87%). Apart from preference, nutrition was the primary reason for eating seafood (64%), and not affordability (21%). Younger Canadians, including Millennials (57%) and Gen Z (58%), placed a higher emphasis on preparation and cooking methods when purchasing seafood. Frozen seafood was the most popular selection for home consumption. Most Canadians prefer wild seafood; however, nearly as many had no preference for wild or farmed seafood. Most Canadians indicated that farmed seafood is a sustainable method of harvesting (49%), and many were willing to pay more for certified sustainable seafood. The environment and climate change are important factors when making food choices (54%), and most Canadians prefer to buy seafood that was harvested in Canada (74%). These results provide valuable insight into the attributes that Canadians value in their seafood choices. Sustainable, nutritious seafood with minimal environmental impacts should remain key areas of consideration to grow the seafood sector in Canada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».