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Record W7057413968

La distribution des aliments santé et les intentions de comportement des consommateurs

2015· other· fr· W7057413968 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2015
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicParticle accelerators and beam dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDistribution (mathematics)Resource distributionConsumer behaviour
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse par articles s'intéresse à la problématique de la distribution des aliments santé et aux intentions de comportement des consommateurs à leur égard. Depuis au moins deux décennies, l'industrie des aliments santé au Canada est dynamique et en pleine évolution (Hobbs, 2002; Malla et al., 2013). Elle connaît une croissance continue en terme des produits offerts sur le marché, du nombre des entreprises actives, des revenus générés et des dépenses engagées en R-D (Cinnamon, 2007; Khamphoune, 2013; Malla et al., 2013; Palinic, 2005; Tebbens, 2002). Toutefois, à l'instar d'autres secteurs, cette croissance s'accompagne par des défis relatifs aux consommateurs, à l'entreprise, au marché et à la réglementation (Malla et al., 2013). En effet, l'environnement est très volatile et incertain (Boehlje, RoucanKane et Broring, 2011; Hobbs, 2002; Siedlok, Smart et Gupta, 2010) et les chaînes de valeur sont complexes et dynamiques (Broring, 2008; Hobbs, 2002; Sakaran, 2005; Sakaran et Mouly, 2007) et ce, en raison de la nature des fonctions à réaliser, de l'implication de diverses parties prenantes et de leurs interrelations (Hobbs, 2002; Sankaran, 2005; Sakaran et Mouly, 2007). Par ailleurs, la littérature existante en management du marketing met beaucoup l'accent sur la compréhension du passé plutôt que de prendre en compte la complexité, l'incertitude et la dynamique du présent et du futur (Gummesson, Kuusela et Narvanen, 2014). Le marketing stratégique se limite à l'analyse des données relatives au couple produit/marché et inclut peu d'informations contextuelles qui dépassent cette frontière (Logman, 2011). Par conséquent, la prise de décision stratégique en marketing est dépourvue d'une vision systémique et holistique soit d'une compréhension de la dynamique du marché (Gummesson, Kuusela et Narvanen, 2014). Pour combler cet écart dans la littérature, cette thèse propose dans un premier temps de mener une étude prospective et exploratoire (article 1) en appliquant une méthode de recherche mixte intégrée : la cartographie des concepts en groupe (Kane et Trochim, 2007). Ainsi, l'article 1 s'intéresse à l'amélioration de la distribution des aliments santé. L'étude a été menée auprès de diverses parties prenantes de l'industrie des aliments santé au Québec (fabricants d'ingrédients, fabricants et transformateurs, experts et chercheurs en développement de la technologie, en sciences de la consommation, en distribution et en marketing alimentaire, et représentants du gouvernement). La cartographie des concepts en groupe a permis d'identifier un cadre conceptuel émergent que les participants partagent sur les interventions spécifiques à entreprendre visant l'amélioration de la distribution des aliments santé. Ces interventions ont été regroupées en six (6) groupements, à savoir : (1) Information et communication avec les consommateurs, (2) Communication avec les professionnels de la santé et possibilités règlementaires, (3) Gestion de l'innovation contextualisée avec le marché, (4) Réseautage et support institutionnel, (5) Gestion de la relation avec les détaillants, et (6) Stratégies marketing. En se basant sur ce cadre conceptuel émergent, l'objectif de l'article 2 est de comprendre les interactions entre les interventions spécifiques à entreprendre par les parties prenantes de l'industrie des aliments santé pour améliorer la distribution de ces produits. L'article 2 utilise une approche qualitative associée à la dynamique des systèmes (DS) en élaborant un diagramme d'influence (DI) qui met l'accent sur les forces dynamiques entre les six (6) groupements obtenus dans l'article 1 de cette thèse. Les données ont été recueillies à partir d'entrevues individuelles non structurées avec des experts en aliments santé et également à partir d'un groupe de discussion de 18 participants (fabricants d'ingrédients, fabricants/transformateurs, experts et chercheurs en développement de la technologie, en sciences de la consommation, en distribution et en marketing alimentaire, et représentants du gouvernement). Finalement, l'article 3 examine les effets de la traçabilité, des allégations santé et de la vérification des allégations santé sur les intentions de comportement des consommateurs (intention d'acheter, intention de recommander et intention de servir aux autres) à l'égard des aliments enrichis d'acides gras oméga-3. Le design expérimental consiste en une analyse de variance mixte de type inter et intra-sujets dans lequel la traçabilité et les allégations santé sont deux facteurs inter sujets, d'une part, et la vérification des allégations santé et les catégories de produits enrichis d'acides gras oméga-3 sont deux facteurs intra-sujets, d'autre part. Un questionnaire a été administré à un échantillon de 463 répondants à Montréal et à Ottawa. Les résultats montrent que la traçabilité et la vérification des allégations santé ont des effets significatifs sur les intentions des consommateurs d'acheter, de recommander et de servir aux autres des aliments d'acides gras-oméga-3. De plus, des effets d'interaction significatifs double et triple ont été trouvés pour l'intention de recommander et ce, entre les allégations santé et la vérification des allégations santé, d'une part, et entre la traçabilité, les allégations santé et la vérification des allégations santé, d'autre part. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Cartographie des concepts en groupe, aliments santé, distribution, planification stratégique, dynamique des systèmes (DS), diagramme de système inductif (inductive system diagram), analyse qualitative, diagramme d'influence (DI), traçabilité, allégations santé, vérification des allégations santé, intention d'acheter, intention de recommander, intention de servir, acides gras oméga-3, analyse de variance mixte de type inter et intra-sujets.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.288
Threshold uncertainty score0.572

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.002

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 head0.012
GPT teacher head0.208
Teacher spread0.196 · 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
Published2015
Admission routes1
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