How humanoid robots influence consumer preferences in the foodservice industry
Notice bibliographique
Résumé
Companies in the foodservice industry are investing heavily into robots, attracted by gains in efficiency and lower labor costs. The appearance of these robots varies significantly. Some companies are investing in generalized robots that mimic the human form, while others are looking into specialized robots that look nothing like a human. This distinction in form may seem trivial when it comes to large-scale manufacturing, but it might be quite relevant to consumers when it comes to replacing vulnerable populations, such as the ones employed in food service. To that end, we investigate whether and how humanoid versus non-humanoid robots impacts consumer patronage and restaurant evaluations in a food service context across two online studies. Study 1 ( N = 303, M age = 34.9 years) shows that consumers evaluate restaurants less favorably when robots prepare food instead of humans and that this reaction is stronger when the robot has the humanoid form. Study 2 ( N = 307, M age = 39.6 years) explores the underlying cause and reveals that robots with humanoid form generate a stronger inference that they are adopted with the intent to replace human workers, which in turn reduces the perceived morality of the restaurant. Together, these findings reveal the moral inferences that consumers make about robotic labor in foodservice and offer actionable insights for restaurateurs who are considering the transition towards automation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».