Analyzing consumer preferences and willingness-to-pay for cell-cultured beef: the impact of social media, subjective and objective knowledge, and political polarization among Canadian participants.
Notice bibliographique
Résumé
Traditional livestock production has gained considerable attention for its environmental impact, particularly its land use and greenhouse gas production. Cell cultured meat, or meat produced in a lab from animal stem cells, has been proposed as a solution to meet consumer demand for meat products while reducing the environmental impacts of agricultural production. Past work shows that consumers are reluctant to choose cell cultured meat. A major driver of public skepticism towards novel foods may be distrust in messaging surrounding these products. We predict this sentiment towards cell cultured meat may be exacerbated by the proliferation of disinformation and social media use, resulting in high levels of mistrust of new food technologies. In this paper, we seek to understand how media bias, political polarization, and social media use influence consumers’ willingness to consume cultured meat. In a hypothetical choice experiment, Canadian participants were offered ground beef options. Participants were initially shown one of four information treatments comparing conventional, organic, and cultured meat: information highlighting the taste of meat, the process of meat production, animal welfare, or the environmental impact. A mixed-logit model predicts that, compared to conventional ground beef, consumers are willing to pay $1.15/lb less for cell cultured ground beef and $0.59/lb more for organic ground beef. However, the type of information participants received has no effect on WTP, apart from participants with high food technology neophobia, which showed a lower WTP for cell cultured meat when presented with information about the production process. Additionally, participants that are men and use social media as a main news source are more likely to choose the cell cultured ground beef over conventional ground beef. Additionally, trusting news from more news sources, high objective knowledge, and low subjective knowledge are associated with higher probability of choosing cell cultured ground beef over conventional ground beef. These results imply that mistrust of established media may contribute to the rejection of cell cultured meat. These findings point to a larger societal phenomenon of general mistrust in authority and present a potential challenge for future advertisers in seeking public trust and acceptance of this novel product
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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) | 0,005 | 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 ».