The role of ICT and animal welfare concerns in Estonian food purchasing channel preferences
Notice bibliographique
Résumé
The modern consumer is now more attentive to animal welfare practices, and this is an important factor when making food purchasing decisions. Different levels of concern for animal welfare as well as the use of information and communication technology (ICT) affect consumer food consumption and purchasing decisions and information access. This study explored both consumer preferences for food purchasing channels by using principal component analysis and regression analysis as well as the interaction between ICT use and animal welfare concerns. To analyse consumer preferences for food purchasing channels, we utilised data from a survey on the use of various retail outlets, such as buying online, retail stores, local markets, directly from producers, and organic or specialised shops. We used the varimax rotation method in principal component analysis to find the main factors in consumer choices related to animal health and welfare. Results from five generalised linear models indicated that Estonian consumers are more willing to purchase products of animal origin directly from producers or in organic or specialised shops when they pay attention to animal health and welfare. Animal health and general welfare practices aimed at ensuring the safety of food in large-scale production and distribution are significant for retail shop users. More frequent ICT use does not translate to a preference for online food shopping over more traditional retail purchasing. Compared with other age-gender groups, younger women prefer to buy food directly from producers. Older individuals in particular favour purchasing food from traditional retail stores rather than online. Consumers who prefer to buy food online are more concerned about animal health and welfare.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».