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Enregistrement W7057413968

La distribution des aliments santé et les intentions de comportement des consommateurs

2015· other· fr· W7057413968 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2015
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)Resource distributionConsumer behaviour
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse par articles s'intéresse à la problématique de la distribution des aliments santé et aux intentions de comportement des consommateurs à leur égard. Depuis au moins deux décennies, l'industrie des aliments santé au Canada est dynamique et en pleine évolution (Hobbs, 2002; Malla et al., 2013). Elle connaît une croissance continue en terme des produits offerts sur le marché, du nombre des entreprises actives, des revenus générés et des dépenses engagées en R-D (Cinnamon, 2007; Khamphoune, 2013; Malla et al., 2013; Palinic, 2005; Tebbens, 2002). Toutefois, à l'instar d'autres secteurs, cette croissance s'accompagne par des défis relatifs aux consommateurs, à l'entreprise, au marché et à la réglementation (Malla et al., 2013). En effet, l'environnement est très volatile et incertain (Boehlje, RoucanKane et Broring, 2011; Hobbs, 2002; Siedlok, Smart et Gupta, 2010) et les chaînes de valeur sont complexes et dynamiques (Broring, 2008; Hobbs, 2002; Sakaran, 2005; Sakaran et Mouly, 2007) et ce, en raison de la nature des fonctions à réaliser, de l'implication de diverses parties prenantes et de leurs interrelations (Hobbs, 2002; Sankaran, 2005; Sakaran et Mouly, 2007). Par ailleurs, la littérature existante en management du marketing met beaucoup l'accent sur la compréhension du passé plutôt que de prendre en compte la complexité, l'incertitude et la dynamique du présent et du futur (Gummesson, Kuusela et Narvanen, 2014). Le marketing stratégique se limite à l'analyse des données relatives au couple produit/marché et inclut peu d'informations contextuelles qui dépassent cette frontière (Logman, 2011). Par conséquent, la prise de décision stratégique en marketing est dépourvue d'une vision systémique et holistique soit d'une compréhension de la dynamique du marché (Gummesson, Kuusela et Narvanen, 2014). Pour combler cet écart dans la littérature, cette thèse propose dans un premier temps de mener une étude prospective et exploratoire (article 1) en appliquant une méthode de recherche mixte intégrée : la cartographie des concepts en groupe (Kane et Trochim, 2007). Ainsi, l'article 1 s'intéresse à l'amélioration de la distribution des aliments santé. L'étude a été menée auprès de diverses parties prenantes de l'industrie des aliments santé au Québec (fabricants d'ingrédients, fabricants et transformateurs, experts et chercheurs en développement de la technologie, en sciences de la consommation, en distribution et en marketing alimentaire, et représentants du gouvernement). La cartographie des concepts en groupe a permis d'identifier un cadre conceptuel émergent que les participants partagent sur les interventions spécifiques à entreprendre visant l'amélioration de la distribution des aliments santé. Ces interventions ont été regroupées en six (6) groupements, à savoir : (1) Information et communication avec les consommateurs, (2) Communication avec les professionnels de la santé et possibilités règlementaires, (3) Gestion de l'innovation contextualisée avec le marché, (4) Réseautage et support institutionnel, (5) Gestion de la relation avec les détaillants, et (6) Stratégies marketing. En se basant sur ce cadre conceptuel émergent, l'objectif de l'article 2 est de comprendre les interactions entre les interventions spécifiques à entreprendre par les parties prenantes de l'industrie des aliments santé pour améliorer la distribution de ces produits. L'article 2 utilise une approche qualitative associée à la dynamique des systèmes (DS) en élaborant un diagramme d'influence (DI) qui met l'accent sur les forces dynamiques entre les six (6) groupements obtenus dans l'article 1 de cette thèse. Les données ont été recueillies à partir d'entrevues individuelles non structurées avec des experts en aliments santé et également à partir d'un groupe de discussion de 18 participants (fabricants d'ingrédients, fabricants/transformateurs, experts et chercheurs en développement de la technologie, en sciences de la consommation, en distribution et en marketing alimentaire, et représentants du gouvernement). Finalement, l'article 3 examine les effets de la traçabilité, des allégations santé et de la vérification des allégations santé sur les intentions de comportement des consommateurs (intention d'acheter, intention de recommander et intention de servir aux autres) à l'égard des aliments enrichis d'acides gras oméga-3. Le design expérimental consiste en une analyse de variance mixte de type inter et intra-sujets dans lequel la traçabilité et les allégations santé sont deux facteurs inter sujets, d'une part, et la vérification des allégations santé et les catégories de produits enrichis d'acides gras oméga-3 sont deux facteurs intra-sujets, d'autre part. Un questionnaire a été administré à un échantillon de 463 répondants à Montréal et à Ottawa. Les résultats montrent que la traçabilité et la vérification des allégations santé ont des effets significatifs sur les intentions des consommateurs d'acheter, de recommander et de servir aux autres des aliments d'acides gras-oméga-3. De plus, des effets d'interaction significatifs double et triple ont été trouvés pour l'intention de recommander et ce, entre les allégations santé et la vérification des allégations santé, d'une part, et entre la traçabilité, les allégations santé et la vérification des allégations santé, d'autre part. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Cartographie des concepts en groupe, aliments santé, distribution, planification stratégique, dynamique des systèmes (DS), diagramme de système inductif (inductive system diagram), analyse qualitative, diagramme d'influence (DI), traçabilité, allégations santé, vérification des allégations santé, intention d'acheter, intention de recommander, intention de servir, acides gras oméga-3, analyse de variance mixte de type inter et intra-sujets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
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
Publié2015
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