Notice bibliographique
Résumé
• Foodies are more food literate than non-foodies. • Foodies have greater food disgust than non-foodies. • Food involvement and foodiness capture different dimensions. • The Foodie Index assists with consumer characterisation and market segmentation. • Results inform initiatives to increase food literacy. Foodies, despite representing a significant and important consumer segment globally, are not well characterized in the scholarly literature. In this study we examine the association between foodiness and food literacy, involvement, and disgust; factors known to mediate several dimensions of food behaviour. A sample of 617 Canadian youth (18–25 yrs.) completed a 25-item food literacy scale, the 8-item Food Disgust Scale (English version), and the Food Involvement Scale. Foodiness and foodie status (foodie or non-foodie) were determined using the modified Foodie Index. Results show that foodies ( n = 204) are more food literate overall than non-foodies ( n = 203) (Kruskal-Wallis H test), and score higher across all five subscales. They also have a higher level of general education attainment (Chi-square test). Unexpectedly, foodies also display higher food disgust than non-foodies (Kruskal-Wallis H test). We also show that the foodie construct is more complex than and qualitatively distinct from food involvement. Our findings should assist food marketers and retailers in market segmentation initiatives, and in aligning their products and services with the features and needs of those segments. Additionally, we discuss implications for education and policy strategies aimed at improving food literacy, and identify future research needs.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».