Die chronologische Liste zeigt aktuelle Veröffentlichungen aus dem Forschungsbetrieb der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf. Zuständig ist das Zentrum für Forschung und Wissenstransfer (ZFW).
Dr. Agnes Emberger-Klein,
M.Sc. Minh Nguyen,
Katrin Brückner,
Thomas Eigenmann,
M.Sc. Andreas Niedermeier,
Johannes Buchner,
Prof. Dr. Klaus Menrad,
Marina Michalsky,
M.Sc. Marina Gloning,
Brigitta Sixt,
Prof. Dr. Thomas Lötzbeyer
Im Projekt wurde eine Studie an 39 Senioren in 2 Pflegeeinrichtungen durchgeführt. Ziel war es, Anreicherungstechniken für eine komplette Nährstoffanreicherung zu entwickeln, in verschiedenen Pflegeeinrichtungen durchzuführen, sowie die Entwicklung von neuen kostengünstigen Proteinformulierungen. Die Pflegekräfte können damit, dem Probanden die gewünschte Menge Proteinsahne geben und stellen so die Nährstoffaufnahme sicher. Zudem konnten bei der Studie Mahlzeiten für Bewohner mit Kau- und Schluckbeschwerden verbessert werden. Diese Personen bekamen vor der klinischen Studie täglich püriertes Essen. Um den optischen Eindruck zu verbessern, wurde dies in der Studie mit einem Texturierungsmittel versetzt und mit Silikonformen wieder in die originale 3D Form gebracht. Vor dem Servieren wurden die Lebensmittel aus den Formen gelöst, auf den Teller gegeben und erwärmt. Das Pflegepersonal bestätigt, dass die Bewohner ihr Essen wieder besser erkennen konnten und eine deutlich höhere Begeisterung für die Mahlzeiten haben. Ziel des 2. Projektteils war es, die Wirksamkeit personalisierter Preispromotionen für gesunde Lebensmittel in Supermärkte zu testen, um Konsumenten zu einer gesünderen Lebensmittelwahl zu bewegen. Hierzu wurden auf Basis von Verbraucherpaneldaten verhaltensbezogene Verbrauchersegmentierungen für verschiedene Warengruppen durchgeführt. Zur Bestimmung der Einflüsse von maßgeschneiderten Aktionen auf den Kauf von fettarmen Produkten wurden ein Modell und eine simulationsbasierte Methode entwickelt. Der Ansatz basiert auf einem gemeinsamen Modell aus Kaufereignis, Wahlentscheidung und Kaufmenge und wurde für verschiedene Ebenen umgesetzt. Zudem wurden die Absatzahlen verschiedener Filialen eines Lebensmittelhändlers für definierte Warengruppen vor und nach einer Preisreduktion untersucht. Die Ergebnisse einer Online-Studie zeigen, dass bei der Entscheidung für Joghurt die Inhaltsstoffe die wichtigsten Entscheidungskriterien für Probanden darstellen.
Although, sustainable consumption is gaining in relevance for consumers and retailers in Germany, pro-social consumption is still often neglected. Therefore, this study investigates factors influencing the purchase intention of German flower buyers in relation to Fairtrade-cut roses based on an online survey of 1,201 flower buyers in retail shops in 2017. As a basic theoretical framework, the Theory of Planned Behavior (TPB) was utilized and extended with two additional constructs. The addition of emotions and perceived consumer effectiveness reveals a strong explanatory power of the model proposed. Data analysis via partial least square structural equation modeling (PLS-SEM) suggests that emotions and subjective norm are the two most influential determinants of intention to purchase Fairtrade roses. However, emotions also significantly influence all determinants of behavioral intention introduced to the extended model. The findings of this study can be used to fine-tune marketing and communication activities related to pro-social and Fairtrade products.
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Dr. rer. pol. Johannes Gamel,
Andreas Bauer,
Dr. Thomas Decker,
Prof. Dr. Klaus Menrad
Socially responsible investment (SRI) is an investment strategy which complies with ethical, social, environmental or corporate governance criteria. Investments in renewable energies are commonly regarded as complying with SRI principles. This study aims to deepen the understanding of individuals' intentions to invest in wind energy. As an underlying framework the Theory of Planned Behavior's constructs attitude, subjective norm and perceived behavioral control were used and statistically tested with an online-survey of 592 participants in 2014. Further, this theory was extended by adding the constructs consumption profile and investor profile to the framework. With the inclusion of the two additional constructs the theoretical model turns to be very suitable as it doubled the share of explained variance of behavioral intention from 25% to 50% compared to the Theory of Planned Behavior. The analysis further shows that subjective norms, perceived behavioral control, consumption profile and investor experience have statistically significant influence on investment intentions in wind energy. However, attitudes towards wind energy investments are not a significant predictor of investment intentions. We conclude that, apart from the scientific implications of our results, our findings have practical applications for the conceptual design of wind energy investments.
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Prof. Dr. Florian Haselbeck,
Jennifer Killinger,
Prof. Dr. Klaus Menrad,
Prof. Dr. Thomas Hannus,
Prof. Dr. Dominik Grimm
Forecasting future demand is of high importance for many companies as it affects operational decisions. This is especially relevant for products with a short shelf life due to the potential disposal of unsold items. Horticultural products are highly influenced by this, however with limited attention in forecasting research so far. Beyond that, many forecasting competitions show a competitive performance of classical forecasting methods. For the first time, we empirically compared the performance of nine state-of-the-art machine learning and three classical forecasting algorithms for horticultural sales predictions. We show that machine learning methods were superior in all our experiments, with the gradient boosted ensemble learner XGBoost being the top performer in 14 out of 15 comparisons. This advantage over classical forecasting approaches increased for datasets with multiple seasons. Further, we show that including additional external factors, such as weather and holiday information, as well as meta-features led to a boost in predictive performance. In addition, we investigated whether the algorithms can capture the sudden increase in demand of horticultural products during the SARS-CoV-2 pandemic in 2020. For this special case, XGBoost was also superior. All code and data is publicly available on GitHub: https://github.com/grimmlab/HorticulturalSalesPredictions.
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Julia Ruf,
Dr. Agnes Emberger-Klein,
M.A. Lyn Lampmann,
M.A. Tabea Habermehl,
Prof. Dr. Klaus Menrad
This report deals with the regional supply situation of biogenic products in three application areas (natural cosmetics, outdoor equipment, building materials) in Bavaria and the views and estimations of consumers on this situation. Based on the outcome of the analysis, recomendations for policy and other actors are derived.
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Dr. Agnes Emberger-Klein,
Dr. rer. pol. Johanna Schöps,
Prof. Dr. Klaus Menrad
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