Acceptabilité sociale de la viande in vitro : approche psycho-expérimentale en ligne
Notice bibliographique
Résumé
La viande in vitro est un aliment obtenu à travers un processus dans lequel la structure complexe des muscles du bétail est créée à partir de quelques cellules prélevées chez celui-ci. Ses défendeurs la présentent comme la solution pouvant compenser les lacunes de la viande de bœuf conventionnelle, et satisfaire à la demande alimentaire mondiale en 2050. Cependant, sa notoriété ne fait pas l'unanimité et il est difficile de situer l'avis du consommateur sur cette question. C'est tout l'intérêt du présent travail qui a pour objectif de comprendre les déterminants psychologiques qui conditionnent la façon dont les consommateurs sont amenés à transiger entre leurs différents critères de choix et les leviers susceptibles d'expliquer leur acceptabilité. À l'aide d'une enquête en ligne effectuée du 6 au 13 octobre 2020, nous avons interrogé 501 consommateurs de la province du Québec. Seuls 20% des répondants sont prêts à l'acheter et 18% prêts à la consommer. À la place, ils préfèrent largement des alternatives à base de plantes (64%) et rejettent la viande imprimée en 3D (0.4%). Pour évaluer les facteurs explicatifs de ce désintérêt, nous avons proposé un indice de naturalité perçue du procédé de fabrication, ainsi qu'un indice de néophobie technologique. Les consommateurs pensent que la viande in vitro est artificielle, principalement à cause de l'utilisation du sérum fœtal bovin dans le procédé. De plus, ils sont rebutés par l'utilisation des nouvelles technologies pour produire des aliments de consommation. À l'aide d'une application de la théorie des perspectives cumulatives de Tversky et Kahneman, nous avons identifié les individus risquophobes et risquophiles, et les avons exposés à des informations de nature différente sur la viande in vitro. Il en ressort que les consommateurs sont averses à la perte, car deux fois plus impactés par des informations négatives que par des informations positives.
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 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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».