How Neighbourhood Food Environments and a Pay-as-You-Throw (PAYT) Waste Program Impact Household Food Waste Disposal in the City of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Household food waste has negative, and largely unnecessary, environmental, social and economic impacts. A better understanding of current household food waste disposal is needed to help develop and implement effective interventions to reduce food wasting. A four-season waste characterization study was undertaken with 200 single-family households across eight neighbourhoods in Toronto, Ontario, Canada. The City of Toronto provides residents with a pay-as-you-throw (PAYT) waste program that includes a choice of four garbage cart sizes (Small [S], Medium [M], Large [L], Extra Large [XL]), with increasing annual user fees ($18.00–$411.00 CAD), as well as a green cart (organic waste) and blue cart (recycling). On average, each household disposed 4.22 kg/week of total food waste, 69.90% of which was disposed in the green cart, and disposal increased significantly (p = 0.03) by garbage cart size to L but not XL garbage carts. Of this total, 61.78% consisted of avoidable food waste, annually valued at $630.00–$847.00 CAD/household. Toronto’s PAYT waste program has been effective at diverting food waste into the green cart but not at reducing its generation. Higher median incomes were positively correlated, while higher neighbourhood dwelling and population density were negatively correlated, with total and avoidable food waste disposal. Regression analyses explained 40–67% of the variance in total avoidable food waste disposal. Higher supermarket density and distance to healthier food outlets were associated with more, while dwelling density was related to less, total and avoidable food waste disposal. Distance to fast food restaurants and less healthy food outlet density were both negatively associated with avoidable food waste disposal in the garbage and green cart, respectively. Avoidable food waste reduction interventions could include increasing garbage cart fees, weight-based PAYT, or messaging to households on the monetary value of avoidable food waste, and working with food retailers to improve how households shop for their food.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».