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Enregistrement W4404437364 · doi:10.1016/j.appet.2024.107764

Does rejecting inequality enhance green consumption? The effect of power distance belief on organic food consumption

2024· article· en· W4404437364 sur OpenAlexaff
Ali Gohary, Fatima Madani, David Sugianto Lie, Eugene Y. Chan

Notice bibliographique

RevueAppetite · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityTed Rogers Centre for Heart Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Power consumptionInequalityFood consumptionPower (physics)EconomicsEnvironmental sciencePsychologyAgricultural economicsEnvironmental economicsFood scienceMathematicsSociologySocial scienceBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid increase in the consumption of organic food, there has also been a growing interest in developing a nuanced understanding of the many different drivers of this consumption trend. Although many studies examine people's motives for consuming organic food, the role of culture has received limited attention. The present research examines the hitherto unexplored role of power distance belief (PDB)-the extent to which people accept and endorse social hierarchy- on consumers' organic food preferences and purchases. Across five studies, comprising both real and hypothetical purchases, we find that, due to their greater environmental concerns, low PDB consumers have a greater preference for organic foods than do high PDB consumers. We also demonstrate two strategies that motivate high PDB consumers to purchase more organic foods. Specifically, we show that high PDB consumers purchase organic foods more when environmental issues reduce society's power distance in the future. Moreover, high PDB consumers reported greater organic food consumption when primed with low (vs. high) level construal. We conclude the paper with the implications of these findings for policymakers and businesses in terms of, for example, their segmentation, targeting, and promotion strategies.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
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Résumé présentoui

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