A diffusion of innovation (DOI) analysis of 3D food printing adoption among food sector early adopters
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Research on 3DFP has focused on technical developments and consumer acceptance, but the practical implications of adopting this technology from industry perspectives across food sectors are underexplored. This study aimed to uncover factors influencing 3DFP adoption and the prospects of this technology by interviewing food businesses using 3DFP in different food sectors around the globe. Design/methodology/approach The Diffusion of Innovation (DOI) model, a process-oriented adoption approach, was utilized to understand the technological, adopter and social factors influencing 3DFP adoption in food businesses. Findings Decisions to adopt 3DFP hinged on technology compatibility with business needs, adopters’ innovation and technology interests and perceived public interest. Early adoption cases revealed 3DFP benefits over conventional technologies in improved product design, customization, food versatility, convenience and sustainability. Interconnected barriers to adoption included high investment costs, limited technology capacity, negative consumer perception and a low adoption rate by large companies. Proposed barrier solutions by businesses encompassed improving technology scalability and leveraging food and technology familiarity alongside alternative technology labelling to increase visibility and interest by large companies and consumers. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first study assessing the determinants of early adopting 3DFP, covering perspectives from different food sectors and using the DOI model. The study’s insights are valuable for food industry stakeholders: policymakers, industry leaders, food businesses and researchers. It can guide subsequent adopters’ decision-making and inform future research on technical, social and business aspects to enhance adoption in the promissory food sectors for 3DFP such as protein alternatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».