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Enregistrement W4401590513 · doi:10.1111/1468-0106.12452

Food safety, voluntary recall and firm reputation

2024· article· en· W4401590513 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePacific Economic Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesJilin Office of Philosophy and Social ScienceZhejiang UniversityNational Social Science Fund of ChinaNational Office for Philosophy and Social SciencesFudan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReputationRecallTurnoverEconomicsBusinessMicroeconomicsPublic economicsPsychologyPolitical scienceManagementCognitive psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Product recalls are direct remedies for producers in case of food safety problems. Unlike in the United States or other developed countries, in China, voluntary recalls are rarely documented in the food sector. The purpose of this paper is to address two questions: (1) why do firms adopt different recall strategies in different countries; (2) under what circumstances can voluntary recall help firms build up their food safety reputation? Based on the theory of collective reputation, we develop a dynamic model to incorporate firms' recall strategy and investigate the impact of such a strategy on industry collective reputation. The model takes into account production hazards: producers' lapses in food safety despite good‐faith efforts. Our results show that voluntary recall helps a firm to maintain a good historical record. Hence, firms are likely to achieve a high level of collective reputation under voluntary recall. However, a firm is willing to initiate voluntary recall only if the collective reputation is high enough. This explains the current situation in China: as consumers show little trust (belief in collective reputation is low), firms cannot recover the recall loss and thus have no incentive to initiate a voluntary recall.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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