MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2951521956 · doi:10.1080/13563475.2019.1626222

Space to waste: the influence of income and retail choice on household food consumption and food waste in Indonesia

2019· article· en· W2951521956 sur OpenAlexafffund
Tammara Soma

Notice bibliographique

RevueInternational Planning Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research CentrePierre Elliott Trudeau Foundation
Mots-clésFood wasteConsumption (sociology)Household wasteEconomicsFood consumptionAgricultural economicsBusinessSpace (punctuation)Natural resource economicsWaste managementEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper draws on the result of surveys completed by 323 households and a qualitative study of 21 households from upper (n = 7), middle (n = 7) and lower income (n = 7) households in Indonesia. This article employs practice theory to better understand the role of planning and infrastructure in food provisioning and food wasting practices. Results from this study indicate that there is a positive and statistically significant association between the self-reported amount of household food waste and income (X2 = 27.30, p < 0.001). The study also found a statistically significant association between amount of food waste generated and certain types of retail (p < 0.000), with 75.9% of respondents who self-reported that they waste a ‘significant amount’ of food, shopping at supermarkets. In the Indonesian context, it is important to note that the choice or ability to access certain types of retail is income-related. Accordingly, food waste reduction interventions should consider the role of retail and income.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Planning StudiesMême sujetFood Waste Reduction and SustainabilityTravaux en français237 207