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Enregistrement W4312143257

Strenthening Canada's Food System by Reducing Food Waste

2021· article· en· W4312143257 sur OpenAlexaffabout
Kerri Holland

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood wasteBusinessFood scienceEnvironmental scienceWaste managementEngineeringChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s food system has evolved under pressure to constantly produce more and do so more efficiently. However, the drive for increased productivity has also led to rising levels of food loss and waste. In Canada, over half of our annual food supply is discarded. Wasted resources, economic costs, pollution and growing numbers of citizens who are food insecure underline the importance of tackling this critical public policy issue. The aim of this paper is to better understand food loss and waste in Canada’s food system and offer suggestions for policy action. Canada’s food system is interconnected and food loss and waste occur at every level of the supply chain. They are the result of multiple and cumulative activities and the economic, social and environmental impacts are considerable. Consumers and businesses fail to adequately measure and account for the costs of waste and this is a reflection of how our society values food. There has been a general disregard for food loss and waste in the pursuit of maximizing output/economic growth, meeting market demands and keeping food prices low. COVID-19’s impact has shed light on the strengths and vulnerabilities of Canada’s food system. Disruptions in our supply chains garnered media attention and food security concerns became top of mind for many Canadians. Diverting food can help alleviate food insecurity but it can also serve an important role in reducing food waste. However, there are key challenges to facilitating food rescue that have been highlighted and exacerbated over the last year, including lack of infrastructure and co-ordination, misconceptions about food safety and worries related to cost and liability. Reducing the problem of food loss and waste in Canada’s food system will require a unified strategy and committed leadership. Policy action should be directed at enhancing measurement, education, innovation and policy reform. Reducing avoidable loss and waste through policy measures that enable prevention and diversion will ultimately strengthen our food system by wasting fewer resources, finding new economic opportunities, preventing environmental damage and alleviating food insecurity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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