The impact of health information on wine demand : the case of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This thesis tests the commonly-held hypothesis that information change concerning the relative health benefits of consuming red and white wine caused the worldwide switch in preferences from white wine to red wine. A significant effect of health information change on consumer choice of red versus white wine is estimated. Approximately one half of the change in demand over the period 1991 to 1998 is estimated to have been caused by a combination of the ageing of the post war "baby boom" generation and the change in health information provided by newspapers during this period. The results are based on the following steps undertaken and described in the thesis: (1) Measurement of the flow of new information about the health impact of consuming wine; (2) Development of Health Information Indicators for all Wine and for Red Wine based on the measured health information flow; and, (3) Estimate of the impact of health information change on consumption of four wine types (red and white domestic and imported wines) using a two-stage translog demand model for wine that incorporates the Health Information Indicators. The approach to measuring information change developed here is novel, however, it is an extension of the method used by others who have previously developed proxy variables for the quantity of health information change based on counts of articles. The new method involves scoring the flow of information. The score reflects both the quantity and the quality of the information provided. The implications of consumer response to information change for governments and producers are not trivial. Research such as this evaluates the consumer response to health information and provides valuable input to decisions about whether or not the government has a role to play in providing additional health information. Also, concerns about food safety have highlighted the impact of consumer purchasing decisions on consumer health, producer profits and government responsibility for reporting on health implications of consumption of certain foods. This research contributes to the refinement of the way information change is measured and incorporated into demand models. Hence, these improved methods can contribute to better-informed policy decisions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».