Food well-being: a review of its conceptualization and measurement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aimed to improve understanding of the phenomenon of food well-being (FWB) (conceptualization, measurement, antecedents and outcomes) so as to lead future empirical work on measurement, development and theory testing. The hope is to improve the societal benefits of FWB and sustainable food system transformation. Design/methodology/approach A domain-based systematic review of FWB was conducted using databases (Web of Science, ABI/INFORM, EBSCO and Scopus). The well-established theory, context, characteristics and methodology framework were used to structure the review. Findings This study synthesized conceptual definitions and measurements of consumer FWB from hedonic, eudemonistic and mixed research streams and a nomological network that distinguishes this construct from its antecedents and outcomes. Practical implications This study provides recommendations for consumers, food designers, retailers and policymakers to improve FWB. Originality/value This study assessed the conceptualizations of FWB from hedonic, eudemonistic and mixed perspectives for conceptual clarity. It summarized ten measurement tools for FWB-allied concepts (Well-being Related to Food Questionnaires, Satisfaction with Food-Related Life Scale and World Health Organization-Five Well-Being Index), which revealed the need for novel measurement. This study developed a holistic nomological network of FWB by identifying the categories of antecedents (food-related, consumer-related and contextual factors) and outcomes (general well-being, life satisfaction and food consumption). This study provides a research agenda for FWB measurement and theoretical development.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».