2003. Willingness-to-pay for information: Experimental evidence on product traceability from the
Notice bibliographique
Résumé
Traceable product systems allow one to track the inputs of a final good all through the entire production chain. Such a system can provide valuable information to consumers on verifiable characteristics of the product, can improve the speed of product recall, and can help identify areas of inefficiency in the product chain. Recent examples of traceable systems include those used in the diamond, lumber, and food industries. This article reports results from a case study on traceability using Vickrey auctions to generate willingness-to-pay (WTP) data for traceability and related product characteristics. Specifically, we examine WTP for traceable meat, which is a timely topic given that major U.S. customers and competitors in the multi-billion dollar red-meat market are all implementing traceable meat systems while the U.S. is lagging. We conduct comparable auctions in the U.S., Canada, the U.K., and Japan and find that subjects are willing to pay a nontrivial premium for traceability, but the same subjects show even higher WTP for traceability-provided characteristics like additional meat safety and humane animal treatment guarantees. The implication is that producers can likely implement such a traceable meat system profitably by tailoring the verifiable characteristics of the product to consumer preferences. For other types of traceable products, these results highlight the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».