LnRiLWZpZWxke21hcmdpbi1ib3R0b206MC43NmVtfS50Yi1maWVsZC0tbGVmdHt0ZXh0LWFsaWduOmxlZnR9LnRiLWZpZWxkLS1jZW50ZXJ7dGV4dC1hbGlnbjpjZW50ZXJ9LnRiLWZpZWxkLS1yaWdodHt0ZXh0LWFsaWduOnJpZ2h0fS50Yi1maWVsZF9fc2t5cGVfcHJldmlld3twYWRkaW5nOjEwcHggMjBweDtib3JkZXItcmFkaXVzOjNweDtjb2xvcjojZmZmO2JhY2tncm91bmQ6IzAwYWZlZTtkaXNwbGF5OmlubGluZS1ibG9ja311bC5nbGlkZV9fc2xpZGVze21hcmdpbjowfQ==LnRiLWhlYWRpbmcuaGFzLWJhY2tncm91bmR7cGFkZGluZzowfQ==QWxsYW46cmVndWxhcg==.tb-field[data-toolset-blocks-field="4fc080ad16a4cefe5bf10593658b0971"] { font-size: 11px;color: rgba( 1, 102, 180, 1 ); }  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="3ba5f3115280d883e80356a318880859"] { background: rgba( 243, 243, 243, 1 );padding: 25px; } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] > .tb-grid-column:nth-of-type(3n + 1) { grid-column: 1 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] > .tb-grid-column:nth-of-type(3n + 2) { grid-column: 2 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] > .tb-grid-column:nth-of-type(3n + 3) { grid-column: 3 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] .js-wpv-loop-wrapper > .tb-grid { grid-template-columns: minmax(0, 0.3333fr) minmax(0, 0.3333fr) minmax(0, 0.3333fr);grid-auto-flow: row } .wpv-pagination-nav-links[data-toolset-views-view-pagination-block="cdfd4c4737b2898eba4443dd59a1bf50"] { text-align: left;justify-content: flex-start; } .tb-field[data-toolset-blocks-field="1df8f7993dc106ce7db0b5de7dc0005d"] { font-size: 16px;color: rgba( 1, 102, 180, 1 ); }  h5.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="0154caf46df3f736a1e70b995d2bc299"]  { font-size: 14px;font-weight: normal; }  h5.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="0154caf46df3f736a1e70b995d2bc299"] a  { color: rgba( 1, 102, 180, 1 );font-size: 20px; } h5.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="0154caf46df3f736a1e70b995d2bc299"] a:hover  { color: rgba( 91, 210, 216, 1 );font-weight: bold; } h5.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="0154caf46df3f736a1e70b995d2bc299"] a:active  { color: rgba( 255, 87, 0, 1 ); } .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.5fr) minmax(0, 0.5fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 } .wpv-custom-search-filter-submit[data-toolset-views-custom-search-submit="a3b8d1c4c4e77dad388dd05dadcab741"] { text-align: left;text-align: center; } .wpv-custom-search-filter-submit[data-toolset-views-custom-search-submit="a3b8d1c4c4e77dad388dd05dadcab741"] .wpv-submit-trigger { background-color: rgba( 1, 102, 180, 1 );padding: 20px 30px 20px 30px;border: 0px solid rgba( 0, 0, 0, 1 );border-radius: 4px;text-align: center; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .wpv-custom-search-filter[data-toolset-views-custom-search-filter="fa5236e2fdaaa5caca8b85a50e260df3"] label, .wpv-custom-search-filter[data-toolset-views-custom-search-filter="fa5236e2fdaaa5caca8b85a50e260df3"] .editor-rich-text__editable { font-size: 16px;color: rgba( 1, 102, 180, 1 ); } .wpv-custom-search-filter[data-toolset-views-custom-search-filter="418a28d80d3cab284a6ac605d4e3bb0e"] label, .wpv-custom-search-filter[data-toolset-views-custom-search-filter="418a28d80d3cab284a6ac605d4e3bb0e"] .editor-rich-text__editable { font-size: 16px;color: rgba( 1, 102, 180, 1 ); } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="1bec8e2caa4d6da8a3027f92ce0fd30a"] { display: flex; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="1bec8e2caa4d6da8a3027f92ce0fd30a"] p { font-family: Allan;font-weight: regular; } .wpv-custom-search-filter[data-toolset-views-custom-search-filter="f4215e6ab06bcb05659a9395eb3d62da"] label, .wpv-custom-search-filter[data-toolset-views-custom-search-filter="f4215e6ab06bcb05659a9395eb3d62da"] .editor-rich-text__editable { font-size: 16px;color: rgba( 1, 102, 180, 1 ); } h4.tb-heading[data-toolset-blocks-heading="665aae3c14bd644c2710f88d61601127"]  { color: rgba( 1, 102, 180, 1 );border-radius: 0;padding: 5px 10px 5px 10px;margin-bottom: 15px;border-left: 8px solid rgba( 1, 102, 180, 1 ); }  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} .wp-block-toolset-blocks-container.tb-container[data-toolset-blocks-container="0bf5ba664ee922844b66c5477e2590ee"] { padding: 25px; } .tb-fields-and-text[data-toolset-blocks-fields-and-text="3d42c268698a6387fa0cde61c61f75c0"] { font-size: 14px;line-height: 1em;letter-spacing: 1px;background-color: rgba( 248, 248, 248, 1 );padding: 10px;border: 0px solid rgba( 0, 0, 0, 1 ); } .tb-fields-and-text[data-toolset-blocks-fields-and-text="3d42c268698a6387fa0cde61c61f75c0"] p { font-size: 14px;line-height: 1em;letter-spacing: 1px; } @media only screen and (max-width: 781px) {  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] > .tb-grid-column:nth-of-type(3n + 1) { grid-column: 1 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] > .tb-grid-column:nth-of-type(3n + 2) { grid-column: 2 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] > .tb-grid-column:nth-of-type(3n + 3) { grid-column: 3 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] .js-wpv-loop-wrapper > .tb-grid { grid-template-columns: minmax(0, 0.3333fr) minmax(0, 0.3333fr) minmax(0, 0.3333fr);grid-auto-flow: row }   .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] { grid-template-columns: minmax(0, 0.5fr) minmax(0, 0.5fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] > .tb-grid-column:nth-of-type(2n + 2) { grid-column: 2 } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="1bec8e2caa4d6da8a3027f92ce0fd30a"] { display: flex; }  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-fields-and-text[data-toolset-blocks-fields-and-text="3d42c268698a6387fa0cde61c61f75c0"] { background-color: rgba( 247, 247, 247, 1 );border: 15px solid rgba( 246, 246, 246, 1 ); }  } @media only screen and (max-width: 599px) {  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto}.tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"]  > .tb-grid-column:nth-of-type(1n+1) { grid-column: 1 } .wpv-view-output[data-toolset-views-view-editor="78a375c7f911e687bfa967c21927fba3"] .js-wpv-loop-wrapper > .tb-grid { grid-template-columns: minmax(0, 1fr);grid-auto-flow: row }   .tb-grid,.tb-grid>.block-editor-inner-blocks>.block-editor-block-list__layout{display:grid;grid-row-gap:25px;grid-column-gap:25px}.tb-grid-item{background:#d38a03;padding:30px}.tb-grid-column{flex-wrap:wrap}.tb-grid-column>*{width:100%}.tb-grid-column.tb-grid-align-top{width:100%;display:flex;align-content:flex-start}.tb-grid-column.tb-grid-align-center{width:100%;display:flex;align-content:center}.tb-grid-column.tb-grid-align-bottom{width:100%;display:flex;align-content:flex-end} .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"] { grid-template-columns: minmax(0, 1fr);grid-auto-flow: row } .wp-block-toolset-blocks-grid.tb-grid[data-toolset-blocks-grid="9cbc03461b87a40447ddc413b8a01dd9"]  > .tb-grid-column:nth-of-type(1n+1) { grid-column: 1 } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="3034fbe886c11054e95b46b09d3e4112"] { display: flex; } .wp-block-toolset-blocks-grid-column.tb-grid-column[data-toolset-blocks-grid-column="1bec8e2caa4d6da8a3027f92ce0fd30a"] { display: flex; }  .tb-container .tb-container-inner{width:100%;margin:0 auto} }  論文概要 QWxsYW46cmVndWxhcg== 序章:馴染みのない食べ物への嫌悪感(Food neophobia=FN)は、馴染のない食べ物を積極的に食べることを抑止する心理学的性質のひとつである。この性質は、従来の肉食に代わる主要なタンパク質代替品となる昆虫食と培養肉を受け付けるかどうかに関わりがあり、近い将来の食産業を理解する上での重要な人間的性質と言える。Pliner と Hobden は「馴染みのない食べ物への馴染めなさ感評価表」(Food neophobia scale=FNS)を開発したが、これは回答者の文化的背景の違いが原因で、日本人を対象とするには信頼性が低い。そのため、本研究では最新の改良版「馴染みのない食べ物への馴染めなさ感評価表」(Food neophobia scale on the alternatives=FNS-A)に基づき、この評価表の日本版の開発とその有効性確認を目標とした。有効性の確認された日本版の改良版「馴染みのない食べ物への馴染めなさ感評価表」(J-FNS-A)を開発することで、日本人の馴染みのない食べ物への嫌悪感の傾向を定量的に見積もることができ、世界の他地域との馴染みのない食べ物への嫌悪感の比較も可能となるであろう。よって本稿の目的は、改良版「馴染みのない食べ物への馴染めなさ感評価表」の日本版を開発し、日本人被験者に対するその有効性を評価することである。方法:4回に渡るオンライン調査(予備調査1:n=202、予備調査2:n=207、メイン調査:n=1,079、追跡調査:n=500)により、代替食への馴染めなさ感評価を実施した。メイン調査では、日本人回答者(年齢20〜69歳)が、改良版「馴染みのない食べ物への馴染めなさ感評価表」の日本版(J-FNS-A)に回答した。具体的には、従来のタンパク質食材(挽き肉、豆腐)を含むハンバーガーと、代替タンパク質食材(大豆肉、培養肉、コオロギパウダー、藻類パウダー、ミルワームパウダー)を含むハンバーガーそれぞれに対する食べる意思(willingness to eat=WTE)と、馴染やすさについて回答してもらった。結果:2因子モデルを想定した確認的因子分析の結果は、満足のいくモデル適合指数を示し、既存の FNS-A と一致する結果を得られた。J-FNS-A の平均値は 4.15[標準偏差(SD)=0.93]であった。J-FNS-A 値は年齢や性別とは関連性がなかったが、代替タンパク質食を含むハンバーガーに対する食べる意思(WTE)には、通常ではない関連性が見つかった(rs=-0.42 to -0.33)。このような負の関連性は、食べ物に対する馴染み度が減少するにつれて増加した(r=0.94)。1ヶ月後の再検査信頼性の値も満足のいくものであった(r=0.79)。キーワード:馴染みのない食べ物への嫌悪感、代替タンパク質食材、食虫習慣、純粋培養肉、研究所培養肉調査素材と調査方法今回行った調査は以下のように数回に分けて行われた。日本語への翻訳精度を確認するための2回の予備調査(被験者数それぞれ n=202, n=207)メイン調査1回(被験者数 n=1,079。実際にはもっと多かったが、421名の回答は不適切な回答と判断され除外された結果、この数になった。男性505名、女性574名、平均年齢45.79歳)追跡調査1回(被験者数 n=500)メイン調査は以下のように三部構成となっており、各セクションには日本で一般的なタンパク質食材、および世界的によく知られているタンパク質食材、今後一般的になりそうな代替タンパク質食材が含まれていた。セクション1:J-FNS-A(改良版「馴染みのない食べ物への馴染めなさ感評価表」の日本版)被験者は、8項目の J-FNS-A の質問に回答するよう求められた。被験者は、各質問に、1〜7点のリッカート形式で回答した(まったく賛成できない=1、賛成でも反対でもない=4、非常に賛成できる=7)。J-FNS-A 分析の際には、8項目のうち「接近」に属する最初の4項目については、(「忌避」に属する残りの4項目と質問内容が真逆なので)その点数を反転(7→1, 6→2, …)させて計算した。よって、点数が高いほど、馴染みのない食べ物への嫌悪感がより強いことを示す。セクション2:馴染やすさ被験者は、7種類の異なるタンパク質食材(牛挽き肉、豆腐、大豆肉、培養肉、コオロギパウダー、ミールワームパウダー、藻類パウダー)を含むハンバーガーに対する馴染やすさを表現するように求められた。被験者は、1〜6段階(まったく馴染みがない=1、非常に馴染みがある=6)で馴染やすさを採点した。セクション3:食べる意思(WTE)被験者は、セクション2と同じタンパク質食材を含むハンバーガーを食べる意思について質問された。被験者は、1〜6段階(まったく食べたいと思わない=1、非常に食べてみたい=6)で馴染やすさを採点した。調査結果確認的因子分析(CFA)に基づく J-FNS-A の2因子モデルのパス図を図1に示す。図1のモデル適合度は、GFI=0.96, CFI=0.95, RMSEA=0.087, SRMR=0.047 となり、基準を満たしていた。[訳注:モデル適合度とは、統計的につじつまが合っているか、を表し、基準を満たしているということはつじつまが合っていいるということ]2因子モデル(「接近」と「忌避」)間の関連性は r=-0.53 となり、関連性が強いことを示した。信頼性係数は、接近α=0.80, 忌避α=0.83, 8項目全体α=0.83 となり、内部的一貫性が全て満たされていることを示した。8項目質問 J-FNS-A スコアのヒストグラムを図2に示す。J-FNS-A スコアと年齢の間には有意な関係性はなかった(r=0.007)。男性と女性の J-FNS-A スコアの間にも有意な関係性はなかった(男性平均値=4.13、女性平均値=4.17,r=0.02)。様々な種類のタンパク質で出来たハンバーガーに対する馴染やすさ、および食べる意思様々な種類のタンパク質で出来たハンバーガーに対する馴染やすさ、および食べる意思の結果を図3に示す。馴染やすさについて、分散分析で繰り返し計測したところ、タンパク質食材の種類に有意な主要効果があることが示され、さらに、馴染やすさについての事後検定も全て有意であった。牛挽き肉のハンバーガーが最も馴染みやさが高く、ミールワームパウダーのハンバーガーが最も低かった。食べる意思についても、タンパク質食材の種類に有意な主要効果があることが示され、事後検定も全て有意であった。馴染やすさについては、コオロギパウダーと藻類パウダーの間にほとんど違いがなかったが(r=0.04)、食べる意思については、藻類パウダーのほうがコオロギパウダーよりも通常以上に高い値を示した(r=0.4)。[訳注:日本人被験者は、藻類パウダーのみ、馴染みがないと感じつつ食べる意思を高く示した、ということである]さらに食べる意思についての相関分析では、タンパク質食材の種類に有意な関連性を示し、特に関係性が強かったもの(rs>0.8)は、豆腐と大豆肉、コオロギパウダーとミールワームパウダーであった(補足表3を参照)。[訳注:日本人被験者は、これら2つの組み合わせを同類と見なしている、と考えられる]加えて、食べ物基準の分析では、馴染やすさと食べる意思の間に有意な関連性が示された(r=0.92, p<0.001)。[訳注:日本人被験者は、馴染みのある食材ほど食べる意思を高く示した、ということである]培養肉への食べる意思と年齢の間の相関分析でのみ、年齢が高くなるにつれて食べる意思が減少するという有意な関連性が示された(補足表4を参照)。[訳注:日本人被験者の各食材に対する食べる意思には、年齢はほとんど影響はなかったが、培養肉を食べる意思のみ、年齢が高くなると食べる意思が減少する傾向が見られた]豆腐と大豆肉への食べる意思は女性の間で男性より高い値が示された一方、培養肉、コオロギパウダー、ミールワームパウダーの食べる意思は男性の間で女性より高い値が示された(補足表5を参照)。代替タンパク質食材を食べる意思各代替タンパク質食材に対する比較結果を見ると、食べる意思の高さについては、大豆肉、藻類パウダー、培養肉、昆虫食(コオロギとミールワーム)の順番となり、これは他国での結果とも一致する。大豆肉を含むハンバーガーを食べる意思は、豆腐ハンバーガーよりも低かった。日本では、豆腐をハンバーガーパテとして食べる習慣はないが、分析結果から分かるように、食材の調理法よりも、食材そのものへの馴染やすさが、食べる意思により貢献していた可能性がある。また、似ている食材が食べる意思と関連性があった可能性があり、本研究では、豆腐と大豆肉、コオロギパウダーとミールワームパウダーの間に強い相関関係(r=0.82)が見つかっており、日本人被験者には、これらの組み合わせが類似したものと認識されたことを示している。このようなタンパク質食材間の類似性が存在している理由としては、それぞれの代替タンパク質食材に対する印象は均一なものではなく、いくつかのグループ単位で認識されたためと考えられる。この類似性は、代替タンパク質食材を評価、効能、機能性の側面から計測した研究とも一致しており、日本人は代替タンパク質を植物性ベースのもの、動物性ベースのものの原料に分類分けをしていたことを示している。日本人は、藻類パウダーでできたハンバーガーに対して、他国の人々よりも高い食べる意思を持っているようである。馴染やすさについては、コオロギパウダーと藻類パウダー間の違いは小さかった(r=0.04)にもかかわらず、藻類パウダーでできたハンバーガーを食べる意思は、コオロギパウダーでできたハンバーガーよりも通常以上に高い値であった。この結果は、食材レベルの分析における馴染やすさと食べる意思の間の回帰線(r=0.92)から逸脱していた。別の日本の研究によれば(Takeda KF, その他. Comparison of public attitudes toward five alternative proteins in Japan. Food Qual Prefer. (2023))、藻類と昆虫食に対する日本人の態度の違いは、日本人被験者は藻類に対して、日常生活で馴染みのある食べ物である海藻類(海苔、ワカメ、あおさなど)を連想したからである。従って、日本のある地域では食虫習慣が伝統的な習慣であるにもかかわらず、大部分の現代の日本人は、昆虫を食べ物ではなく、周囲に存在する奇妙な姿の生き物として連想する傾向があり、そのため日本人は昆虫を食べる気にならないのだ、と推測するのは理にかなっている。ライセンス訳注:本研究は Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) のライセンスに基づき公開されたものである。本文は、この英語で書かれた本研究の原本から要旨を抜粋して日本語に翻訳したものである。 Mio Kamei, Misaki Nishibe, Fuyumi Horie and Yuko Kusakabe2024/05/28Development and validation of Japanese version of alternative food neophobia scale (J-FNS-A): association with willingness to eat alternative protein foods https://www.frontiersin.org/journals/nutrition/articles/10.3389/fnut.2024.1356210/full動物の未来-FACTSへ戻る別のFACTを探す研究分野で絞り込むアニマルウェルフェア人々の態度/行動を選択健康と公衆衛生効果的利他主義動物倫理動物性タンパク質の代替活動の戦術社会の中の動物動物種で絞り込む無脊椎動物エビ昆虫脊椎動物採卵鶏毛皮動物牛肉用鶏豚魚キーワード検索新しい食品技術への嫌悪感は培養肉受容への心理的障壁となる新技術の食品への嫌悪感が強いほど、クリーンミ...2021/09/20発表プラントベース代替肉をレストランメニューのデフォルトにして家庭外消費を促進するレストランは、家庭外において食肉を大量に消費...2022/04/20発表未来のフランスの肉は培養された筋肉細胞になるのか? 異なる消費者層からの回答フランス人回答者、特に食肉産業に関わる人々は...2022/02/21発表欧州5カ国における乳牛のアニマルウェルフェアを比較するベンチマークツールを用いて乳牛のための福祉規...2023/10/12発表植物性材料を多く含む食事パターンとその実践に対する米国成人の認識・信念・行動:国際食品情報評議会・食品と健康に関する調査(2012-2022)からの洞察精製・加工されていないプラントベース食品を増...2023/12/01発表食肉消費における逆説的ジェンダー効果は文化を超える男性は女性よりも肉を多く食べる傾向があるが、...2024/06/13発表アニマルウェルフェアを向上させるための人工知能技術の進歩:現在の応用と研究の進展様々な分野における人工知能(AI)の導入は大...2023/12/29発表肉・菜食主義・ヴィーガニズムについてTwitterの議論に見られる性差伝統的なメディアは、食肉を男性性と結びつける...2023/09/01発表ヨーロッパ9カ国の消費者における卵製品の品質・持続可能性に対する認識目的: 卵の購入に際して、ヨーロッパ9カ国の...2023/10/17発表ツイッターの食品消費トレンドをソーシャルメディア分析で探索する:#Veganuary の場合Twitterのハッシュタグ #veganu...2023/08/12発表肉と代替肉、環境と健康に良いのはどっち?背景: 質の悪い食生活は、非感染性疾患のリス...2023/08/03発表米国消費者においてプラントベース代替ミルクへの支払意欲を決定する主要因牛乳は米国の食品小売業における重要な乳製品で...2023/03/17発表健康に良い、それとも環境に優しい? ベトナムとスイスのグリーン・コンシューマーにおける食肉消費行動肉の大量消費は、スイスのような先進国でも、ベ...2023/07/25発表プラントベース・ハンバーガーのパッケージカラーに対する消費者の認識プラントベースのハンバーガー(PBH)は、肉...2023/03/17発表プラントベース・タンパク質食品に関するギリシャ食品業界の認識食品業界は、食品生産の改善と環境に対する影響...2023/02/01発表動物虐待への「コメント」:オーストラリアの動物法執行に関するソーシャルメディア言説の内容分析オーストラリアでは、アニマルウェルフェアに関...2023/03/04発表植物性ミルクは牛乳の売上を減らす? アーモンドミルク・ブームの検証近年、肉や乳製品に代わるプラントベースの代替...2023/01/03発表ヴィーガンと雑食、老化へのエピジェネティックな影響背景: 老年科学では、老化に伴う分子変化を緩...2024/07/29発表26項目の摂食態度調査票(EAT-26):ベジタリアン・ヴィーガンにおける計量心理学的特性と因子構造摂食障害のスクリーニング検査である摂食態度調...2023/01/06発表商業グレイハウンド・レースに対するニュージーランド社会の認識ニュージーランドには、大型犬のイングリッシュ...2024/01/08発表米国のベジタリアンの食事と消費行動:国民健康栄養調査(NHANES)データレポート健康に良い効果があることを期待して、プラント...2021/12/22発表肉のパラドックスから脱出する:食肉にまつわる両面感情に、道徳と嫌悪はどう影響するか食肉生産とその消費は、動物と環境、人間の健康...2021/10/02発表肉食の動機を測定する調査票の開発と検証肉を食べる動機には、「自然だから natur...2021/03/24発表食品ロスと廃棄物にふくまれる動物たちの命食肉のロスや廃棄を減らすことの重要性は、その...2023/11/18発表食への心理的関与から肉消費を減らす意思を説明する食事に与えられる象徴的価値は、肉の消費を減ら...2023/11/04発表牛乳は嫌い?乳牛の心と道徳的地位の否認-動物の苦しみ・種差別・罪悪感との関わり酪農業における動物の苦しみへの認識が高まるに...2023/12/21発表肉のジェンダーギャップ:赤身肉の消費を減らす意思の男女差を理解する赤身肉の消費を削減する意思を推進する要因は男...2023/12/20発表学校給食でベジタリアン食を増やしてほしい―フランス地域社会における家族の特徴、食事を選択する保護者の動機学校給食システムは、プラントベースの食事を推...2023/11/25発表利他主義と反人間中心主義は、環境にやさしく倫理的な食肉製品への選択意図を形作る消費者が持続可能で倫理的な食品生産のあり方を...2024/11/28発表豚のアニマルウェルフェアの測定、その意味を深く掘り下げる歴史的に、よく育つ動物は良好な幸福な状態にあ...2023/10/28発表123456動物の未来-FACTSへ戻るShare This Previous Article毛皮用に飼育された動物は人獣共通感染症の潜在的リスクのあるウイルスを保有 Next Article未来の食品:培養肉は地球を救えるか? 2024/09/28