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Enregistrement W7043620168

Unpacking the Intention-Behaviour Gap in Canadian Consumers’ Food Purchasing Decisions

2023· dissertation· en· W7043620168 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Packaging Perceptions and Trends
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPurchasingFood packagingCompetition (biology)Consumer behaviourUnpackingPoint of saleConsumer research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has a deep-rooted reliance on single-use plastic in the food industry, with little evidence of changing its use of plastic as a durable, convenient, and cost-effective choice of packaging material to process, package, deliver and sell food to Canadian consumers (Schweitzer et al., 2018; Sundqvist-Andberg & Åkerman, 2021). A majority of Canadian consumers (73.4 percent) support banning single-use plastic food packaging in favour of more sustainable food packaging options, according to a consumer survey by Dalhousie University (Walker et al., 2021). However, barriers at the point-of-purchase, including the higher price tag and limited availability of food without plastic packaging, limit the purchase of plastic-free food products in Canada. This quantitative research project was undertaken to 1) segment consumers based on their consumer opinions regarding single-use food packaging, 2) determine the pre-purchasing intentions and point-of-purchase behaviour of Canadian consumers, and 3) determine if any gap exists between consumers’ intention and their purchasing decisions when food shopping. The Theory of Planned Behaviour explains the connection between consumer intention (“intention”) and purchasing decisions (“behaviour”) (Ajzen, 1991). Data was collected from Ontario food shoppers using a custom mobile app to capture both consumers' intentions before shopping for food and their purchasing decisions while food shopping. The data of 95 participants who completed the study - a competition rate of 42.04 percent - was segmented into Green (20 percent) and Grey (80 percent) consumer segments for comparative analysis between the two groups. The results show that both Green and Grey Consumers are more strongly influenced by their in-store purchasing decisions regarding packaging than their pre-shopping intentions which current intention-only surveys would not reveal. This research provides evidence of consumer support for the shift to more plastic-free food products in Canadian supermarkets. The researcher intends to develop the mobile app used for this research project into a commercially viable version to support the shift away from single-use plastic food packaging.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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