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Enregistrement W3139497654 · doi:10.47339/ephj.2020.29

Is this too ugly for you?

2020· article· en· W3139497654 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sarina Cho, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Institute of Technology
Mots-clésFood wasteEnvironmental healthBusinessGeographySocioeconomicsAgricultural scienceMedicineEngineeringEconomicsWaste managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Globally 1.3 billion tonnes of food are wasted every year equating to approximately 750 billion US dollars (1). In Canada it has been estimated that $31 billion of food is wasted annually (2). This amount can easily be used to feed hundreds of thousands of undernourished people across the world. Food wastage can occur at every level of the food supply chain. The purpose of this study was to evaluate the food waste generated by residents of British Columbia, Canada. The study aimed to identify the general knowledge regarding food waste and ugly produce, the attitudes of the public towards food waste, and the general practices of waste disposal. Methods: A self-administered electronic survey created on Survey Monkey Canada was distributed on various social media platforms over a two-week period in January 2020. The survey contained questions that resulted in a score for knowledge of food waste, attitude towards food waste and the waste reduction practices of British Columbian residents. Chi square and correlational analyses were performed using the statistical package NCSS. Results: 96 respondents met the inclusion criteria and completed the survey. Many participants received a medium score for knowledge (N=67) and possessed a positive attitude (N=71) towards food waste. There was an even distribution between good and fair practice level (N=49 and N=46). There was no association between level of food waste knowledge and demographic categories except for age (p=0.025). Younger participants were less knowledgeable. Between practice and demographic variables, no statistically significant associations were found. The results for attitude were determined to be non-statistically significant for age, gender and experience working in the food industry while there was a statistically significant association between attitude and an individual’s education level (p = 0.008). Those with higher levels of education had a more positive attitude. No correlation was determined between knowledge and practice indicating that there is no influence of knowledge on practice and vice versa. The study found that there is a positive correlation (p = 0.0004 and r = 0.3542) between attitude and practice indicating that these two variables influence each other. Conclusion: This study demonstrated that the population in B.C. who responded to the survey has adequate knowledge, a positive attitude and moderate practice behaviours regarding food waste. Younger individuals were less knowledgeable about food waste and the more educated one is, the more positive their attitude towards food is. The study also indicated that positive attitudes translated into better practice. These results are only a starting point in determining the causes for food loss and waste in B.C as it reveals the need for more local initiatives to bring everyone to start adopting food waste reduction strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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