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Enregistrement W7055398836

Chinese consumers’ preference for selected food safety attributes of milk powders

2015· dissertation· en· W7055398836 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyBeijingPreferenceChinaWillingness to paySAFERControl (management)Consumer safetyOrdered logit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of milk safety scandals have occurred in China since the early 2000s that not only led to thousands of consumers falling ill, but also caused the deaths of infants. The milk scandals scared many consumers in mainland China away from domestic dairy products. Foreign branded dairy products, especially baby formulas, have become increasingly popular in China. Current little research has been dedicated to analyzing Chinese consumers’ preference for selected milk powder attributes such as “Hazard Analysis and Critical Control Point (HACCP)” and “Organic.” This study utilized an in-person interview of 1,404 respondents across 18 different locations in the Chinese cities of Beijing and Zhengzhou to study Chinese consumers’ preference for “Traceability”, “Direct Ownership of Farms”, “Country-of-origins”, “Farming Method (Organic vs. Conventional)” and “Safety Production Standards (Hazard Analysis and Critical Control Points). A Mixed Logit Model was used to estimate consumers’ preference and willingness to pay for milk powder safety attributes. The research revealed that 64% Chinese consumers believe imported milk powders are safer than domestic milk powders. Consumers are willing to pay more milk powders with “Traceability” and “Direct ownership of farm” attributes. Consumers with better education and full-time employment are more likely to pay attention to the “Traceability” and “Direct ownership of farm” attributes of milk powder.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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