Association between diet quality and food waste in Canadian families: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher diet quality has been associated with greater amounts of food waste among adults in the United States. This study aims to build on previous work by examining the association between diet quality and food waste, as assessed using detailed waste audits, among a sample of Canadian families. METHODS: This cross-sectional study used data from 85 Canadian families with young children. Parent and children diet quality was assessed using the Healthy Eating Index-2015 (HEI-2015), calculated from 3-day food records. Household food waste was measured using detailed waste audits conducted over multiple weeks and these data were used to calculate daily per capita food waste. Linear regression was used to explore the association between parent and child HEI-2015 scores and daily per capita total avoidable and unavoidable food waste, as well as daily per capita avoidable and unavoidable food waste in the following categories: 1) fruits and vegetables, 2) milk, cheese and eggs, 3) meat and fish, 4) breads and cereals, 5) fats and sugars. RESULTS: Parent HEI-2015 scores ranged from 37 to 92 (out of 100) and 81% of parents' diets scored in the "Needs Improvement (51-80)" category. Parent and child diet quality scores were significantly correlated (r = 0.61; P < 0.0001) and 82% of children's diets scored in the "Needs Improvement" category. On average, households produced 107 g of avoidable food waste and 52 g of unavoidable food waste per person per day. Fruits and vegetables were the highest contributor for both avoidable and unavoidable food waste. Both parent and child HEI-2015 scores were not significantly associated with total daily per capita avoidable or unavoidable food waste. However, parent HEI-2015 scores were positively associated with daily per capita avoidable fruit and vegetable waste (Unstandardized β = 1.05; 95%CI: 0.11, 1.99; P = 0.03) and daily per capita unavoidable fruit and vegetable waste (Unstandardized β = 0.60; 95%CI: 0.03, 1.17; P = 0.04), after adjusting for household income. CONCLUSION: This is the first study to explore the association between diet quality and food waste using detailed waste audits. Future research should explore effective strategies towards improving diet quality while simultaneously reducing food waste, especially of fruits and vegetables.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».