Flatbread and consumers from the Mediterranean area: preference, perception, and innovation acceptance
Notice bibliographique
Résumé
The FLAT BREAD MINE international research project, funded by PRIMA with EU support, explores innovative technologies and reformulations to develop healthy flatbreads for Mediterranean consumers. A survey across eight Mediterranean countries examined consumption habits, preferences, perceptions, and openness to innovation. Statistical analyses, including logistic and linear regressions, and principal component analysis (PCA), were applied. PCA identified three distinct consumer segments: Mindful (34%), Aesthetic (31.9%), and Practical (34.1%), prioritizing nutrition, sensory qualities, and convenience, respectively. The Mindful group showed the strongest interest in innovation, positioning them as the primary target group for project outcomes. Geographic origin strongly influenced preferences: Middle Eastern consumers favoured double-layered flatbreads and considered them essential, while Europeans preferred single-layered types for their gastronomic and health appeal. Pita was the most popular variety (45.9%). Taste and texture were major drawbacks of gluten-free flatbreads. Part-baked flatbreads were seldom consumed (∼16%) largely due to misconceptions, though interest was higher for shelf storage (40%) than for frozen (24.8%). The most accepted alternative flours were durum wheat (59.7%), corn (53.1%), and oat (53%). Overall, the study enhances understanding of flatbread preferences in the Mediterranean area, underscoring the importance of cultural origin and consumer attitudes in driving innovation in the flatbread industry. • Origin shapes preferences of flatbread, a popular food in the Mediterranean area. • Three flatbread consumer groups identified: Mindful, Aesthetic, and Practical. • Most accepted alternative flours in flatbread: durum wheat, corn, and oat. • Taste and texture are key concerns for gluten-free flatbread consumers. • Part-baked flatbread consumption is rare (∼16%) due to lack of awareness.
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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 | 0,000 |
| 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 ».