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Enregistrement W3188986102 · doi:10.4018/978-1-7998-8900-7.ch006

Food Loss and Waste

2021· book-chapter· en· W3188986102 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in environmental engineering and green technologies book series · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodSupply chainBusinessConsumption (sociology)Context (archaeology)Natural resource economicsSustainable agricultureSustainable consumptionFood wasteFood processingFamineProduction (economics)Sustainable developmentExtant taxonFood systemsSustainabilityFood securityAgricultureEnvironmental planningEconomicsEngineeringMarketingGeographyWaste managementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable production and consumption of food are vital for sustainable development. About one-third of all food produced for humans are either lost or wasted causing increased food insecurity and immense economic and social costs. In a world where famine has been an alarming issue, any action to reduce food loss and waste (FLW) is crucial. This chapter reviews, from a sustainable supply chain perspective, the extant literature on food supply chains and discusses FLW issues, especially within the context of sustainable consumption of fruits and vegetables. A framework for sustainable food supply chains (SFSCs) from both production and consumption ends are discussed. In doing so, such current disruptive intelligent technologies as blockchain and the internet of things are emphasized as potential enablers for SFSCs. Mainly driven by consumers' awareness of the pressing issues in the world and consumption behaviour, mitigating FLW in SFSCs would not only result in efficient land and water use but also positively impact climate change and livelihoods towards sustainable development.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,157
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