Heterogeneous Consumer Preferences for Turfgrass Attributes in the United States and Canada
Bibliographic record
Abstract
This study investigates U.S. and Canadian consumer preferences and willingness to pay for turfgrass attributes and potential consumer market segments. Most studies focus on consumers’ preferences for low‐input turfgrasses at a state or regional level, but none have examined consumer preferences at a national or international level. In addition, we explore possible consumer preference heterogeneity and market segments. We find that one of the most influential turfgrass attributes for both U.S. and Canadian consumers is the ability to withstand foot traffic. Consumers’ preferences are greatly affected by maintenance attributes. Low mowing frequency, followed by water usage and fertilizer requirements, are considered the most important attributes for consumers. Generally speaking, many consumers are willing to pay high premiums for turfgrasses with lower maintenance requirements. Three consumer segments are identified based on participants’ heterogeneity in their preferences for turfgrass attributes: Balanced Consumers, Low‐input Conscious Consumers, and Appearance Conscious Consumers. Our results imply that breeding and promotion of low‐input turfgrasses species, which could benefit consumers and the environment, should receive greater attention from the turfgrass seed industry. Cette étude se penche sur les préférences des consommateurs américains et canadiens et leur volonté de payer pour des attributs du gazon, et les potentiels segments de marché grand public. La majorité des études se penche sur les préférences des consommateurs pour des gazons à faibles intrants au niveau de l′état ou régional. Aucune n'a encore examiné les préférences du consommateur au niveau national ou international. De plus, nous explorons l'hétérogénéité des préférences des consommateurs ainsi que les segments de marché. L'on constate que l'attribut du gazon ayant la plus grande influence sur les consommateurs américains et canadiens était la capacité de résister à la circulation piétonnière. Les préférences des consommateurs sont énormément influencées par les attributs d'entretien. La faible fréquence de tonte et les besoins en eau et en engrais représentent pour les consommateurs les plus importants attributs. En général, de nombreux consommateurs sont prêts à débourser plus pour des gazons qui nécessitent peu d'entretien. Trois groupes de consommateurs sont identifiés en fonction de l'hétérogénéité de leurs préférences pour les attributs du gazon: les consommateurs équilibrés, les consommateurs préoccupés par les faibles intrants et les consommateurs préoccupés par l'apparence. Les résultats suggèrent que la production et la promotion d'espèces de gazons à faibles intrants, bénéfiques pour le consommateur et l'environnement, devraient se trouver dans la mire de l'industrie semencière.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".