Insights from consumers' exposure to environmental nutrition information on a dashboard for improving sustainable healthy food choices
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».