“Grilling the myths”: Uncomfortable truths and promising paths in consumer research on plant-based alternatives
Notice bibliographique
Résumé
The urgent need for a dietary transition away from animal-based foods toward sustainable protein sources is a major focus in sensory and consumer science. Despite growing market availability and increased public interest in alternative proteins, significant barriers remain to achieving meaningful dietary shifts. Building on an invited keynote presented at the 2024 Eurosense conference, this paper critically examines the state of sensory and consumer research on plant-based alternatives. The paper first and foremost highlights the significant gap between consumer expectations and the actual sensory performance of plant-based products, which continues to be the main factor hindering their widespread acceptance. It also addresses key methodological shortcomings in the literature, including the lack of robust sensory methodologies, unrealistic assumptions about substitution potential, an overreliance on intentions rather than actual behavior, and clear sampling biases. Taken together, these factors obscure the substantial challenges facing plant-based alternatives. The interim conclusion is that current evidence does not convincingly demonstrate that these products can substantially replace animal products in our diets. However, it is essential to set realistic expectations. While plant-based alternatives are unlikely to completely displace animal products in the near future, they remain an important part of the solution. The final section highlights promising research avenues, emphasizing the critical role of sensory and consumer scientists in addressing these barriers and driving meaningful progress toward a protein transition. • Critical examination of sensory and consumer research on plant-based (PB) alternatives. • PB alternatives face persistent sensory and non-sensory challenges to market adoption. • Sensory studies of PB alternatives often lack robust benchmarks and methodologies. • PB research has focused primarily on intentions, neglecting actual behavior. • Promising paths forward are reviewed, highlighting sensory science's potential for impact.
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 | 0,078 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,043 |
| Communication savante | 0,015 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».