Tell Me What You Waste and I’ll Tell You Who You Are: An Eight-Country Comparison of Consumers’ Food Waste Habits
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.
Notice bibliographique
Résumé
Using an original survey conducted in eight countries in 2021 (Canada, China, Germany, Italy, Russia, Spain, the UK, and the USA), this study explored the relationship between household food waste and dietary habits through a cross-country comparative perspective. In total, 8000 questionnaires were recorded from samples representative of the adult population of each country through an online survey conducted between the 13th and the 24th of August. The questionnaires were developed from the Waste Watcher International Observatory on Food and Sustainability, an international study of the social, behavioral, and lifestyle dynamics behind household food waste. The relationships between the per capita self-reported amount of food waste (expressed in kilocalories) and self-declared dietary habits (traditional, healthy and sustainable, vegetarian, smart, and confused) were estimated using multiple linear regression models. The results showed that smart diets are associated with higher values of food waste in Canada, Spain, the UK, and the USA. Vegetarian diets are associated with lower food waste values in China, Germany, the UK, and the USA, but not in Italy, Russia, and Spain. The share of the population adopting a smart diet was, on average, 2.7% of the sample; therefore, interventions for food waste reduction should focus on these specific types of consumers, who are often associated with larger amounts of food waste.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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