Evaluating Beyond Meat’s Success in the Consumer Market for Plant-Based Meat
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral economics theories were used to evaluate Beyond Meat's success in changing consumer tastes and preferences for plant-based protein in North America-mainly through its retail presence and partnerships with fastfood restaurants.Conclusions were drawn through the analysis of Beyond Meat's corporate decisions and various secondary sources, such as research conducted by Cattlemen's Beef Promotion and Research Board, Kansas University, and Purdue.The study revealed that biases, including status quo, distinction, familiarity, anchoring, and confirmation, are extensive in consumer perceptions of plant-based meats, often requiring immense efforts in choice architecture and nudging to create changes in preestablished habits such as meat consumption.However, by leveraging theories such as advertised responsibility, framing, nudging, herd behavior, and FOMO, Beyond Meat has significantly impacted the industry and the acceptance of plant-based meats.Biases pose problems in our day-to-day lives as change is required for improvement.Through exploring the factors in decision-making that influence human stagnance, we could alter the environment and context in which choices are presented through choice architecture, "nudging" consumers in the right direction.This can lead to low-cost and wide-scale change, such as more sustainable diets and reducing the impacts of imminent issues such as climate change.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».