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Enregistrement W4289218864

Gaspillage alimentaire à la consommation dans la restauration collective scolaire en France : comportements, facteurs, interventions. RSL

2018· preprint· fr· W4289218864 sur OpenAlexaff
Maya Velmuradova

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2018
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensCollège Boréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte: Le gaspillage alimentaire (GA) fait référence à « Toute nourriture destinée à la consommation humaine qui, à une étape de la chaîne alimentaire, est perdue, jetée, dégradée » (Pacte national de lutte contre le gaspillage alimentaire, 2013, France). Le GA est quatre fois plus important en restauration hors domicile, et notamment en cantines, où sont pris près de la moitié de ces repas.Cependant, les preuves empiriques concernant les facteurs expliquant le GA à la consommation en cantines scolaires et l'efficacité des leviers - stratégies d’intervention testés pour réduire celui-ci restent disparates. Pour remédier à ce problème, une analyse systématique a été réalisée pour synthétiser les résultats d’études dans le contexte français, comparer les facteurs et l’impact de leviers incitant les convives à gaspiller moins d’aliments dans la restauration scolaire.Méthodes. Une recherche systématique de la littérature a été effectuée sur les bases de données scientifiques BDSP, EBSCO BSP, EBSCO PsyArticles/PsyInfo, CAIRN, Archives HAL SHS de CNRS, ainsi que sur le Google Scholar. Après évaluation de l’éligibilité, 23 publications (17 études) ont été retenues pour la synthèse descriptive. Seize publications (11 études) contenaient suffisamment d’informations pour en synthétiser les résultats à l’aide du logiciel d’analyse de données qualitatives Nvivo12 Plus.Résultats. La synthèse montre que les facteurs du gaspillage alimentaire des convives mis en lumière dans les études seraient davantage comportementaux. D’autre part, les leviers d’intervention visant à réduire ce gaspillage ont un effet modéré. Les mesures et les résultats sont hétérogènes, avec la qualité des études en milieu naturel moyennement ou peu robuste (ou non précisée).Conclusion. Les résultats de cette revue fournissent l’indication des facteurs du GA scolaire à prendre en compte ou à explorer plus amplement, ainsi que l’indication de l'efficacité des leviers testés dans les contextes scolaires, - tout en soulignant les problèmes à résoudre avant de tirer des conclusions définitives.http://www.academia.edu/45625328/Gaspillage_alimentaire_à_la_consommation_dans_la_restauration_collective_scolaire_en_France_comportements_facteurs_interventions_Revue_systématique_de_littérature

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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