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Enregistrement W6901891291 · doi:10.60692/snxnk-w5r10

The modulation of sustainability knowledge and impulsivity traits on the consumption of foods of animal and plant origin in Italy and Turkey

2022· article· en· W6901891291 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityImpulsivityConsumption (sociology)TurkishCognitionSustainable agricultureFood consumption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the environmental challenge we face globally, a transition to sustainable diets seems essential. However, the cognitive aspects underlying sustainable food consumption have received little attention to date. The aims of this cross-cultural study were: (1) to explore how impulsivity traits and individuals' knowledge of food environmental impact influence their frequency of consumption of animal- and plant-based foods; (2) to understand the modulation of individual characteristics (i.e. generation, sex, BMI, and sustainability knowledge). An online survey investigating impulsivity traits, sustainability knowledge and ratings of diverse food items was designed and administered to respondents from Italy (N = 992) and Turkey (N = 896). Results showed that Turkish respondents were higher in impulsivity and animal products consumption. Italians, instead, had greater sustainability knowledge and consumed more plant-based foods. Females in both groups reported greater knowledge of sustainability, consistent with previous findings. In terms of generations, the lowest consumption of animal products was reported by Turkish Generation Z and Italian Millennials. In conclusion, this study shed light on the interaction of psychological factors and individual characteristics with the perceived environmental impact of foods. Moreover, the adopted cross-cultural approach allowed to identify several differences in participants' responses ascribable to their different nationalities and gastronomic cultures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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