MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405160556 · doi:10.1016/j.clrc.2024.100241

Insights from consumers' exposure to environmental nutrition information on a dashboard for improving sustainable healthy food choices

2024· article· en· W4405160556 sur OpenAlex
Prince Agyemang, Ebenezer Miezah Kwofie, Jamie Baum, Dongyi Wang

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCleaner and Responsible Consumption · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityDanone Institute North America
Mots-clésDashboardHealthy foodFood choiceBusinessSustainable agricultureEnvironmental healthSustainabilityMarketingMedicineFood scienceComputer scienceData scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, there has been a growing demand for tools to support sustainable healthy lifestyles, including food choices. Through a survey, this study examined the influence of environmental nutrition information conveyed with aids such as nudges and traffic light labels through a Dashboard for Improving Sustainable Healthy (DISH v1.0) food choices on consumer purchase intentions. DISH is an application that enables end-users to envisage and compare the potential impacts of their choices before purchasing. In the early stage of the technological development of DISH, the environmental nutrition information of two fast-food menus, plant-based and animal-based burgers, was tested among 112 respondents from a university campus. The results suggested that with an environmental nutrition score, less cognitive processing was required to make sustainable healthy choices. Among the 90.2% of respondents with a predisposed purchase intention for animal-based burgers, 56.9% reported a purchasing intent for plant-based burgers. More than 83% attributed their decision to the environmental nutrition information provided on DISH. 64.3% of respondents rated DISH as 4 stars or 5 stars, suggesting the perceived usefulness of the application. A statistical investigation of the results indicated that features of the DISH application, nudges, and awareness considerably influenced sustainable choices (sig<0.001). The results support digital innovations as essential drivers for reinforcing environmental nutrition messages and stimulating subtle dietary changes. These preliminary results have served as a precursor for ongoing studies on other university campuses and corporate institutions testing the long-term impact of DISH v2.0 in stimulating dietary change. • DISH maps out selected meals' health, nutritional, and environmental impacts. • Consumer exposure to environmental nutrition information influenced purchase intentions. • 56.9% of respondents predisposed to animal-based burgers changed their purchase intentions. • 83% of respondents attributed features of DISH to influence their purchase intention. • 64.3% of respondents rated DISH 4-star and 5-star.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,659

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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