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Enregistrement W7106800069 · doi:10.14288/cjur.v7i3.196047

All-you-can-eat in reality: You eat what you choose

2021· article· en· W7106800069 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoice architectureConsistency (knowledge bases)Set (abstract data type)Consumption (sociology)PaymentQuality (philosophy)Nudge theoryGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All-you-can-eat buffet is a long-standing favourite for gourmets and restauranters. In behavioral economics, literature show mixed findings in how the price interacts with customers’ perceived food quality and their consumption. Some research found that lower payment led to higher food consumption and worse ratings, while others found that this phenomenon to be associated with higher payment. This consistency may be due to the difference of experimental design; namely, whether participants were aware that different prices are available to choose from. If individuals can choose between two sets of two different prices, individuals who choose the cheaper set may consider their meal more cost-effective and will not push themselves to consume more, only to make up for the price. This study proposal aims to use Korean BBQ buffet to understand how the presence of choice impacts consumers’ behaviour. We hypothesize that when a choice is given, individuals in both the standard and the premium set condition will show similar results in all three variables. Conversely, when individuals do not have a choice, those who are assigned with the standard set will consume more food and give more negative ratings than those with the premium set. If this hypothesis is confirmed, results will have strong implications for both food industries and government policy-makers. For business, this implies that choice architecture can nudge consumers to make decisions that both lower operation costs and maintain customer satisfaction. For public welfare, the presence of choice can encourage an autonomous attitude in consuming healthy food.

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)0,003
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2021
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