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Record W7052992120

Trois essais sur les déterminants d'adoption de la viande cultivée par les consommateurs

2023· other· fr· W7052992120 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicNuclear reactor physics and engineering
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPropositionDomestic animal
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse aborde la question d’acceptabilité de la viande cultivée auprès des consommateurs au Canada y compris des consommateurs en ligne. Plusieurs objectifs sont poursuivis dont notamment la compréhension des attitudes des consommateurs à l’égard de la viande cultivée et la proposition des solutions pour son adoption et son acceptabilité. En effet, l'industrie de la viande conventionnelle est confrontée à des enjeux majeurs liés à la santé (biosécurité), à la société (bien-être animal) et aux problèmes environnementaux (représentant 14,5 % des gaz à effet de serre GES) dans le monde (Tonsor et Olynk, 2011 ; Opio et al., 2013). Cela a conduit à un discours croissant promouvant la viande cultivée comme une progression logique et l'avenir de l'industrie de la viande (Post, 2012 ; Hocquette et al., 2015). En décembre 2020, les autorités sanitaires de Singapour sont devenues l'une des premières au monde à autoriser la vente et la consommation de croquettes de poulet cultivées en laboratoire. La viande artificielle, également appelée viande cultivée ou viande in vitro, désigne un type de viande élaboré au moyen de techniques de bio-ingénierie. Ce processus implique la culture de cellules souches dérivées d'un animal à l'aide de méthodes de médecine régénérative, comme décrit par Moritz et al. (2015). Cette « viande propre » (Verbeke et al., 2015a) présente plusieurs avantages potentiels : « déconsommation » de produits animaux (Dawkins et al., 2009), réduction de l'empreinte carbone de la production de viande (Tuomisto et de Mattos, 2011) et qualités nutritionnelles (Hocquette et al. 2015). Cependant, le concept de viande cultivée est encore relativement nouveau et reste méconnu de nombreux intervenants. Comme les enjeux autour de son adoption sont nombreux, elle suscite alors un intérêt croissant au niveau de la recherche. Il s’agit par exemple des enjeux climatiques et environnementaux (Chriki et Hocquette, 2020), nutritionnels et sanitaires (Hocquette, 2015 ; Lynch et Pierrehumbert, 2019), societaux : bien-être des hommes et celui des animaux (Bryant et Barnett 2019d). Cependant, cette technologie, considérée comme disruptive par de nombreux experts, soulève aussi de nombreuses préoccupations. Par exemple, comment évaluer avec certitude les risques sanitaires et environnementaux d'un produit fabriqué dans un environnement synthétique ? Les problèmes potentiels d’instabilité génétique des cellules (prolifération de cellules cancérigènes), mais aussi la question des perturbateurs endocriniens (Hocquette, 2016 et Chriki et Hocquette, 2020) sont aussi des préoccupations énumérées par d’autres chercheurs. De même, l’adoption et l’acceptabilité sociale de cette innovation sont entravées (Bryant et Barnett, 2019d) par un ensemble de facteurs qui influencent la culture alimentaire des consommateurs, notamment les connaissances, les lois, les influences religieuses et les coutumes façonnées dans le passé (Hocquette, 2016 et Bryant et Barnett, 2018). Une question de recherche cruciale est alors de comprendre les attitudes des consommateurs afin d’améliorer leur acceptabilité à l’égard de cette viande. Afin d’aborder cette question, plusieurs objectifs spécifiques ont été définis par article. Ainsi, sur la base d’une approche utilisant plusieurs méthodes, la présente thèse vise donc à aborder cette question d’acceptabilité de la viande cultivée à travers trois articles scientifiques dont les objectifs peuvent être décrits de la façon suivante : (1) Réaliser une analyse ambivalente des déterminants (bénéfices/risques) de l'adoption de la viande cultivée en identifiant leurs impacts sur chacune des composantes de l’attitude des consommateurs (cognitive, affective, conative) et en proposant un agenda de recherche future et les solutions de son acceptabilité auprès des consommateurs. (2) Améliorer la compréhension des attitudes des consommateurs face à la viande cultivée grâce au cadrage médiatique en ligne. (3) Comprendre l’impact des écoémotions sur les attitudes des consommateurs à l’égard de la viande cultivée en se basant sur la théorie élargie du comportement planifié. Trois articles ont été réalisés afin d’étudier la question des attitudes des consommateurs à l’égard de la viande cultivée. Dans le premier article, une revue de la littérature systématique et multidisciplinaire a été réalisée. Cette étude a permis de comprendre l’ambivalence des déterminants de la viande cultivée sur chacune des composantes de l’attitude des consommateurs. Dans le deuxième article, une analyse en ligne des attitudes des consommateurs a été réalisée sous le prisme du cadrage médiatique. L’étude a donc permis de mesurer l’impact du cadrage médiatique sur chaque composante de l’attitude et de proposer les combinaisons efficaces de déterminants de la viande cultivée dans un message publicitaire. Enfin, le troisième article explore l’impact des construits de la TPB (théorie du comportement planifié) et celui des écoémotions sur les intentions et par ricochet sur l’acceptabilité de la viande cultivée. L’étude contribue à améliorer les processus de prise de décision et à maximiser les résultats commerciaux. Elle contribue aussi à prédire efficacement, les intentions, l’acceptabilité et les comportements d’achats.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.569
Threshold uncertainty score0.868

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.190
Teacher spread0.181 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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