Animal welfare information frames US public perceptions of precision technology use on dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
With increased interest in precision livestock farming (PLF) by dairy producers, a clearer understanding of public perceptions is needed to ensure that use of these technologies is socially sustainable. This study sought to (1) characterize public perceptions toward precision dairy technologies (PDT), trust in farmers using PDT, and likelihood to purchase (LTP) dairy produced with PDT; (2) describe how these perceptions may be influenced by information framing about the potential effects of PDT use; and (3) evaluate the influence of demographic characteristics of the participant sample. In an online survey distributed to US residents (n = 2,365), participants randomly received 1 of 8 vignettes, each containing either positively or negatively valenced information about hypothetical PDT effects on human-animal relationship, data transparency, and animal welfare. Perceptions toward PDT were assessed with Likert item questions before and after vignette exposure and through representational thematic text analysis of open-ended responses (n = 80 randomly selected) justifying the Likert responses. Linear models were selected using backward selection to assess significant predictors of baseline and shifts in perceptions toward PDT, farmer trust, and LTP. Baseline perceptions toward PDT, trust, and LTP were generally positive, with more positive perceptions associated with higher incomes, rural backgrounds, and dairy consumers more knowledgeable about production; in contrast, baseline perceptions were more negative among participants with higher levels of concern toward animals. Across the sample, participants experienced slight negative shifts in PDT perceptions after vignette exposure, with those who indicated a voting preference for the Democratic party (e.g., politically liberal) and who had more positive attitudes about animal protection more vulnerable to negative perception shifts. Generally, information about data transparency did not shift perceptions of PDT in either direction. However, the valence of animal welfare information strongly predicted the direction of perception shifts, such that negative information was particularly influential in generating worsened perceptions of PDT, even if participants received positive information about other attributes. Similarly, the perceived effect of PDT on cows was the most frequently raised theme in the qualitative responses, though participants also focused on ethical acceptability of the technology itself and how it might affect farmers. We suggest that for the dairy industry to maintain its social license to operate, it will benefit from more closely engaging with public concerns regarding potential effects of PDT on animal welfare and the relationship between farmers and animals.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».