The consumer preferences of Parmesan cheeses in foreign countries: a non parametric analysis using CUB models
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade the Italian exports of Parmesan cheese has been reinforced in the north American countries (US and Canada) because of a strong increase in consumption. However, factors boosting this consumption are not always so obvious. For instance, in US both Reggiano and Grana Padano are generally classified as “Parmesan Reggiano and Parmesan Padano” where the term Parmesan is well-known while the differentiation between Reggiano and Padano is often not appreciated or not so clear for North American consumers even because the imported Parmesan is about 6-7% of the total consumption. \nThis paper analyzes data of a survey carried out on US and Canada about the Parmesan’s consumption through a class of mixture models with covariates know as CUB models. The survey was done in some restaurants chains in US and Canada. A questionnaire was filled out by 540 customers to get information about the of knowledge and appreciation of Parmesan, purchase features as well as factors influencing the purchase and willingness to pay. Information about consumer’s profile were also collected. \nCUB models, applied to ordinal scale data, allow us to estimate the latent variables known as feeling and uncertainty. The feeling indicates the conviction of the respondent and the attraction/repulsion he feels towards the evaluation, while the uncertainty is a random component related to factors such as lack of knowledge or interest, high times for valuation, laziness / apathy. \nThe CUB model detected a high feeling on the level of knowledge, the appreciation and frequency of purchase of the Parmesan while the CUB model with covariates showed a discriminatory effect of the age and country of residence on feeling as well. By contrast, the results show a high uncertainty on the knowledge of differences between Parmesan Reggiano and Parmesan Padano. The simulations with covariates revealed no discriminatory effect of demographic, geographic and behavioral variables while confirming that the Parmesan cheese is a well-known but also that Reggiano-Padano cheeses are poorly understood. This phenomenon may be interpreted as positive for the reputation of Parmesan but it could hide a lack of information for consumers which may encourage the local production at the expense of Made in Italy one.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».