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Enregistrement W3137675323 · doi:10.1057/s41599-021-00747-4

Single-use plastic packaging in the Canadian food industry: consumer behavior and perceptions

2021· article· en· W3137675323 sur OpenAlexafffundabout
Tony R. ‎Walker, Eamonn McGuinty, Sylvain Charlebois, Janet Music

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésFood packagingBusinessMarketingSingle usePlastic packagingConsumer behaviourGovernment (linguistics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Single-use plastic food packaging is a major contributor to the global solid waste problem. Although the food industry is developing strategies to reduce single-use plastic packaging, it needs to better understand consumer awareness and attitudes about the issue. As consumer awareness about single-use plastic waste outpaces private sector practices, this study considered personal motivation factors, government policies, and innovative solutions related to single-use plastic food packaging. This Canada-wide study surveyed 1014 consumers and their willingness to pay premiums for sustainable food packaging alternatives and motivations to reduce single-use plastic waste. Overwhelmingly, most (93.7%) respondents were personally motivated to reduce consumption of single-use plastic food packaging. Canadians were highly motivated to reduce single-use plastic food packaging, but less willing to pay for sustainable alternatives. While environmental concerns were more critical than food safety, Canadians acknowledged that sustainable packaging alternatives were more desirable than outright plastic bag bans, despite not willing to pay for them. Using approaches that consider multiple driving factors on consumer behavior and opinions towards use of single-use plastic food packaging, limitations, recommendations and future research are proposed.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations202
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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