Assessing the current sustainability initiatives of Canadian SME restaurants
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to investigate what sustainability initiatives are being implemented by Canadian independent restaurants and to determine if the initiatives represent all 10 categories of a sustainable restaurant as established by a sustainability initiative framework. Design/methodology/approach The study uses a qualitative approach of semi-structured interviews with 15 small to medium enterprise (SME), independent restaurant owners and operators across Canada. The data was digitally transcribed and thematic analysis was performed. Findings Results indicated that most initiatives aligned with the categories of “sustainable food/menu” and “waste reduction and disposables” which shows that the operators were inclined to pursue initiatives in customer view. Restaurants put limited focus on water supply, chemicals and pollution reduction, furniture and construction materials. Some of the barriers to implementing, measuring and learning about initiatives were: cost, lack of access to programs, supply chain complications, not having buy-in from owners and lack of time to implement. Practical implications The study recommends that governments provide incentives to implement sustainability initiatives that are out of sight to the customer. For example, implementing composting, energy efficient equipment and water saving processes. It is also recommended that third-party restaurant organizations provide more accurate, evidence-based guidance and education on implementing a wide-range of sustainability initiatives. Originality/value This research contributes to the literature on sustainability in restaurants and applies a sustainability initiative framework in a practical context. The study provides a unique assessment of the current state of restaurant sustainability and states where restaurants need to improve their efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».