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Enregistrement W7162015270 · doi:10.82308/31656

Estimating Consumers' Valuation of Sustainability Labeling Using Stated Choice Analysis: Evidence from McGill University's Residential Dining Halls

2023· dissertation· en· W7162015270 sur OpenAlexaboutno aff
Naba Tahir

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban sustainabilityFood consumptionPopulationSustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs individus à travers le monde sont de plus en plus soucieux de trouver des moyens de réduire leur empreinte écologique alors que la menace du changement climatique induit par l’homme continue à augmenter. La consommation alimentaire des ménages contribue largement aux émissions mondiales de gaz à effet de serre dûes à l’utilisation élevée de terres et de l’eau dans la production alimentaire pour répondre à cette demande. Les pratiques de consommation alimentaire durable, telle que l’adoption d’un régime alimentaire à base de plantes, sont encouragées pour minimiser les effets écologiques de la production agricole. Malgré le fait qu’une alimentation écologiquement durable puisse être efficace pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, comparer à la consommation de produits alimentaires conventionnels, ce changement dans les préférences alimentaires reste difficile à réaliser pour plusieurs individus. L’étiquetage des aliments durables peut informer les consommateurs sur les avantages environnementaux entraînés par la sélection de ces produits. Ceci peut aussi inciter les producteurs à accroître l’utilisation de méthodes agricoles écologiques et l’investissement dans ces pratiques. Les établissements d’enseignement supérieur, tels que les universités, peuvent servir d’un cadre hors domicile significatif pour mettre en place un étiquetage durable des aliments, car les salles à manger et les chaînes alimentaires sur les campus universitaires sont visitées par une population de consommateurs nombreuse et diversifiée. Cependant, on sait peu sur la façon dont les étiquettes qui informent la clientèle des attributs alimentaires influencent la volonté de cette clientèle de payer pour les repas dans ce contexte.À l’aide d’une expérience de choix discret, cette étude examine les préférences des consommateurs et leur volonté de payer (VDP) pour des ingrédients durables étiquetés utilisés dans les repas résidentiels de l’Université McGill à Montréal, au Québec. Un échantillon de 408 consommateurs a été présenté avec des choix de repas hypothétiques qui différaient dans leurs attributs de durabilité, incluant certains ingrédients locaux, végétariens et biologiques. Les participants ont été placés au hasard dans un groupe témoin ou dans l’un des deux groupes de traitement d’information, leur fournissant des informations de base ou plus détaillées sur les attributs de durabilité. En utilisant un modèle logit conditionnel, nos résultats montrent que les participants étaient prêts à payer des primes pour des repas contenant les attributs de durabilité. Cependant, ceux qui ont reçu des informations détaillées n’étaient pas disposés à payer une prime supplémentaire. Un modèle de classe latente a été utilisé pour déterminer l’influence des caractéristiques individuelles sur les comportements de consommation et sur la VDP. Le modèle a donné lieu à trois catégories distinctes : le groupe de consommateurs « préférences combinées »; le groupe des « mangeurs de viande loyaux »; et le groupe « soucieux de la consommation durable ». Malgré ces groupes distincts, cependant, l’information plus détaillée n’a pas eu d’effet significatif sur la VDP des participants pour les attributs de durabilité. Les résultats de cette recherche suggèrent que les Services d’Alimentation et de Restauration de l’Université McGill, ainsi que d’autres restaurants hors domicile et spécialistes du marketing alimentaire, peuvent promouvoir efficacement les attributs de durabilité de leurs repas sans nécessairement fournir d’informations détaillées à la clientèle

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2023
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