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Enregistrement W6992730720

Millennial parents and their children (≤6 years old)
\nin fast food restaurants.
\nA series of experiments exploring nudging millennial parents into ordering healthier food options for their children in fast-food restaurants.

2018· dissertation· en· W6992730720 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHarper Adams University Repository (GuildHE Research) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetIncentiveNudge theoryFood choiceFocus groupHealthy foodQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of the research was to better understand millennial parents and to investigate options to nudge millennial parents towards the selection of healthier food choices for children (≤ 6 years old), a demographic which to date has had minimal research attention. 
\nThe focus was on the in-restaurant experience through a series of experiments, which included: 
\n• Quantitative survey-based research on nudging opportunities through food design, calorie visibility, and pricing. 
\n• Qualitative cart-sort research on how branding of healthy food options is perceived by children. 
\n• Multi-country online quantitative research on the mindset of the millennial parent and food motives (Australia, Canada, the UK, and the US). 
\n• Quantitative observational studies of the family fast-food dining experience and window of influence.
\n 
\nKey findings include the following: 
\n• The in-restaurant window of opportunity to nudge food choice decisions is very short. With millennial parents’ growing use of technology for ordering food outside of the restaurant environment, technology-based nudging, rather than in-restaurant nudging tools, may prove to be more effective in altering behaviours. 
\n• Pricing is a possible nudging tool. Punitive rather than incentive pricing appears more financially feasible for restaurant implementation. 
\n• Increased menu transparency, such as posting calories, may play a role in the development and selection of lower calorie menu items. 
\n• Toys included in child meal bundles appear to have limited value as an incentive for driving healthy food choices. 
\n• Children have an early awareness of branding and of what constitutes nutritious food choices. 
\n• The current fast-food family dining experience includes high levels of technoference, staged eating, and the use of fast-food restaurants as a ‘third place’ (home-away-from-home). Keywords:

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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