Defining food well-being from the perspective of young Canadian consumers: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Food well-being (FWB) is fundamental for consumers' overall well-being. Previous studies have explored FWB through five domains (food socialization, literacy, marketing, availability, and policy) or food-related concepts (e.g., food pleasure, healthiness, and satisfaction). However, the understanding of FWB is limited due to two main issues: (1) the absence of a clear definition and reliable measurement tools for this multifaceted and multidisciplinary phenomenon, and (2) the tendency of studies to focus on individual dimensions rather than examining it as an integrated whole, making it difficult to understand how these dimensions are interconnected. To address these gaps, a qualitative exploratory study was conducted with young Canadian consumers using a focus group and 15 individual interviews. A directed content analysis revealed a disconnect between consumer perceptions and the existing definition of FWB. This study makes three key contributions to understanding FWB: first, it provides a deeper insight into FWB conceptualization by identifying new themes within its domains. These include: (1) food socialization, shaped by family, peers, and meal traditions; (2) food literacy, encompassing both conceptual and procedural knowledge, as well as individual goals; and (3) food marketing, shaped by the impact of marketing activities (the 4Ps) on food experiences. Second, this study presents a comprehensive framework that illustrates the interconnections among FWB domains. It highlights, for example, how food socialization influences food literacy, the interactions between food literacy and food marketing, and the role of policy in shaping FWB. Third, it offers practical implications for enhancing FWB in contemporary consumer society.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».