Investigating food waste generation at long-term care facilities in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research aims to investigate the sources of food waste generation at two long-term care (LTC) homes located in Canada. Given the distinctive regulatory and operational context LTC's work within there is an opportunity that unique causes of food waste exist. Design/methodology/approach An initial audit using the Food Delivery System Framework determined the most appropriate method to measure food waste for this study was a quantitative approach supported by field observations. Findings Results of the study show a significant food waste of over 55% at both facilities. Investigation into the generation of this waste isolated the major cause being government policy ensuring patients at these facilities are offered choices throughout the meal selection process. Plate waste was generated because of additional policies guaranteeing pre-determined nutritional and caloric intakes for each patient. Practical implications These findings put into question the operating practices involved with adhering to policies on the choice of food. Ethical questions are raised pitting a patient's “quality of life” versus the environmental impact of the waste generated because of policies. Field observations note a “throw away culture” and an absence of established foodservice management practices that create a lack of awareness and attention to the issue of food waste. Originality/value Most studies of food waste in healthcare facilities have looked at caloric and nutritional loss from a patient's point of view. To the best of the authors’ knowledge, this study is one of the first to look at the causes of food waste generation in these operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».