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Enregistrement W4402284909 · doi:10.3389/fsufs.2024.1364052

Understanding the societal dilemma of genetically modified food consumption: a stimulus-organism-response investigation

2024· article· en· W4402284909 sur OpenAlexaff
Randy Kwaku Amponsah, Xu Hui, Samuel Antwi, Patrick Kweku Gbolonyo, Moses Agyemang Ameyaw, Geoffrey Bentum-Micah, Edward Oppong Adjei

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesYangtze University
Mots-clésDilemmaStimulus (psychology)OrganismFood consumptionPsychologyCognitive psychologyBiologyEconomicsEpistemologyPhilosophyGeneticsAgricultural economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumer worries about their health and the environment are drawing attention to the usage of genetically modified food on a global scale. The study aims to provide fresh insight into how consumers view GM foods and how they plan to respond to them. Data were collected from Chinese consumers, who are at the advanced stage of GM food, and Ghanaians, who are at the early stage of GM food. The data were analyzed using Smart PLS, R-Studio, and SPSS. Based on a valid response from nine hundred and seventy-six (976) respondents across the two countries, the results demonstrate the dynamics of GM acceptance among consumers and provide valuable insights for policymakers and businesses in the GM foods industry. Our research adds up to the relatively fewer studies which have addressed GM food consumption likelihood from consumers across different stage of GM food readiness.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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