Functional mushroom industry analysis : consumer-centric innovation
Notice bibliographique
Résumé
The functional mushroom industry emerges at a time when health is a global issue and there is a reorientation towards health products. This research analyzes emerging mushroom markets, determining, and exploring the impact of specific market factors on consumption to improve market penetration and expansion of the mushroom industry. Empirical research was 3 conducted using in-depth interviews and a survey for a sample of mushroom consumers in emerging markets (Portugal and Canada). Several key findings emerged that can benefit mushroom industry stakeholders. By leveraging product information, the industry can provide consumers with tools to make good assessments and decisions about mushroom consumption. Price was not considered highly impactful for the sample of consumers; however, making mushrooms and mushroom products accessible pricewise using comparative pricing strategies can benefit the industry. Also, product-formats and solutions can be explored to improve limited shelf-life of current products. Researchers can perform consumer-focused data collection with an increased sample size to yield more applicable results and expand the scope to other countries with emerging mushroom markets in North America and Europe. Integrating stage-specific consumer-behaviour research into development processes can benefit both businesses and consumers alike. By introducing this consumer-centric research, the aim is to increase overall knowledge in the field, augment innovation strategies for functional food product development (FFPD), and ultimately improve market penetration and expansion for the functional mushroom industry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».