Consumer acceptance of foods derived from blended wheat flour in Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
• Consumers perceived wheat-based foods derived from blended flour as healthy. • Most consumers accepted chapati made from wheat flour blended upto the 10% level. • Bread derived from blended wheat flour blended above the 5% level was less preferred. • Information on flour composition increased preferences for foods derived from blended wheat flour. • Consumers prefer products derived from blended flour due to perceived health benefits. Governments across Africa have shown enthusiasm for wheat flour blending to reduce food security risks and pull demand for traditional but underutilized crops. However, research has sidestepped the question of whether consumers will accept foods derived from blended wheat flour. We used sensory evaluation and contingent valuation techniques with a sample of 1871 consumers in Nairobi, Kenya to measure the acceptance of two commonly consumed foods (chapati and bread) made from wheat flours blended with up to 20% sorghum, millet, or cassava flour. In blind tasting, bread made of blended flour was slightly less preferred than conventional bread, while chapati products made of wheat and sorghum (10%) or millet (5%) blends were equally valued as chapati made of 100% wheat flour, suggesting the potential to replace up to 10% of wheat flour in chapati without compromising sensory characteristics and consumer acceptance. When informed about the flour composition before tasting, consumers showed a stronger preference for the products made from blended flour and expressed a higher willingness to pay for blend-based products than conventional products. We discuss the policy implications of how consumer interest in such foods can be harnessed to advance food security and economic development goals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».