MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294275545 · doi:10.2196/38520

The Impact of Smartphone Apps Designed to Reduce Food Waste on Improving Healthy Eating, Financial Expenses and Personal Food Waste: Crossover Pilot Intervention Trial Studying Students’ User Experiences

2022· article· en· W4294275545 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood wasteThematic analysisBusinessEnvironmental healthIntervention (counseling)SustainabilityMedicineMarketingQualitative researchEngineeringWaste managementNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global sustainability and individual health need coordinated attention. While individuals are recommended a healthy diet to reduce the burden of noncommunicable diseases, global attention to natural resource conservation is also needed. The latter specifically means effective measures to reduce food waste. OBJECTIVE: This pilot study evaluates the experiences of students and effect from using smartphone apps designed to reduce food waste on personal healthy eating, financial expenses, and food waste. METHODS: A total of 6 students from different study programs (mean age 24.7, SD 2.9) were recruited to evaluate 2 different apps designed to reduce food waste and to register food consumption, food waste, and financial food expenses before and after the app trials. The apps evaluated were the commercially available TotalCtrl Home and Too-Good-To-Go. Results were analyzed by mixed methods, comprising statistical analyses for quantifiable data and thematic analyses for qualitative data. The apps were used separately in random order, each for 1 month. Primary outcome was user expectations to and experiences from the use of the apps, which were obtained by semistructured interviews. Secondary outcomes were changes in food waste volume, financial food expenses, and healthy eating. While information on food waste and food expenses was obtained by weighing food waste and registering food costs for 2 weeks before and after app trials, scores for consuming healthy diets were calculated from registered food records by scoring criteria matched to national recommendations for healthy eating. RESULTS: Awareness on food waste increased after app trials, but experiences with apps pointed toward several potential for technical and content improvements. The students reported that there were too many manual operations in the apps to induce permanent use (TotalCtrl Home), that services seemed more concerned about the producers' interests than the individual's needs (Too-Good-To-Go), and that they missed a composite app that included functions to promote healthy eating and overview of budget and expenses as well as of food waste (both apps). Use of apps designed to reduce food waste and personal costs and to improve healthy eating did not result in any measurable effects, that is, no change in food waste (mean change 0.81, SD 1.5 kg; P=.13), healthy eating (mean change -0.24, SD 0.43; P=.24), or personal food expenses (mean change 47.5 NOK or US $4.8, SD 416.9 NOK or US $42.5; P=.39). CONCLUSIONS: Apps may aid in increased awareness of food waste at the producer and consumer levels. Large-scale studies with longer duration are needed to see if apps may induce measurable changes in food waste, healthy eating, and financial expenses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,312 · 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