Age, Gender, Education, Political Orientation, and Animal Identification Predict Adoption of Meat Alternatives in a Representative Sample
Notice bibliographique
Résumé
The current study aimed to identify the sociodemographic and psychological factors that predict an increased willingness to eat cultured meat and plant-based meat alternatives, as well as the consumption of plant-based meat alternatives. A cross-sectional questionnaire survey was conducted online among a representative sample of Canadian adults (n = 1,069). Descriptive analyses revealed that the majority of the respondents were either willing or uncertain about trying cultured meat and plant-based meat alternatives, while a minority were not willing to try these alternatives to meat. In terms of sociodemographic factors, being younger, of a more left-leaning political orientation, and having attained a higher education level predicted a greater adoption of meat alternatives. While men reported being more willing to eat cultured meat, women reported consuming a greater number of portions of plant-based meat alternatives. The psychological variable pertaining to our connection with other animals, namely identification with animals, and its dimension of human–animal similarity more specifically, predicted higher willingness to eat cultured meat and plant-based meat alternatives. Our findings confirm the role of age, gender, education, and political orientation in predicting the adoption of meat alternatives in a representative Canadian sample. They also show that feeling more similar to animals predicts these timely outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».