Valuing the Multiple Impacts of Household Food Waste
Notice bibliographique
Résumé
The Commission for Environmental Cooperation (CEC) has estimated that Canadian households waste 85 kg of food per person annually. Food waste has become an increasingly common focus for policy, regulation, interventions, and awareness-raising efforts in Canada. However, there is still a relative dearth of data to inform such decision-making processes or to provide narratives to contextualize behavior change efforts. In this paper, we describe the results of an uncommonly detailed observational study of household food waste. A total of 94 families with young children living in Guelph, Ontario chose to participate in this study. Over the course of multiple weeks, we collected data on their food purchases, food consumption, and waste generation. All three streams of waste (garbage, recycling, and organic waste) were audited and the food type, degree of avoidability, and weight of each individual component of the organic waste stream was recorded. Using this highly granular data set, we found that the average household in our study generated approximately 2.98 kg of avoidable food waste per week. This estimate was then contextualized in terms of economic losses (dollar value), nutritional losses (calories, vitamins and minerals) and environmental impacts (global warming potential, land, and water usage). In short, weekly avoidable food waste per household was calculated to be equivalent to $18.01, 3,366 calories and 23.3 kg of CO2. These multiple valuation frameworks, which are based in detailed observations of family food behaviors rather than estimations derived from system-wide data, will enable more informed and urgent conversations about policy, programming, and interventions in order to reduce the volume of wasted food at the consumer level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».