Nudging Toward Sustainable Food Consumption at University Canteens: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This systematic literature review and meta-analysis investigated the effectiveness of the nudging approach toward sustainable food consumption in the university canteen context. METHODS: The systematic literature search was carried out in 5 databases, Web of Science, PubMed, Scopus, ProQuest, and the Royal Library, identifying 14 eligible studies and selecting 9 articles containing adequate information for meta-analysis. The nudging strategies were classified using the typology of interventions in the proximal physical microenvironments framework that resulted in 5 different intervention types: availability, position, size, presentation, and information that belonged to either intervention class-altering properties or placement. RESULTS: The study identified presentation, availability, and information as the most promising nudge intervention for achieving sustainable food consumption at the university canteen or similar settings. Nudging by altering the properties had a small effect size (d = 0.16), and nudging by altering placement showed a medium effect size (d = 0.21). DISCUSSION: Nudging interventions implemented after understanding consumers' current behavior showed positive effectiveness toward sustainable food consumption rather than implementing random nudges. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: It is important that future studies aim to achieve sustainable food consumption by understanding canteen user food preferences and food choice motives before designing a nudging strategy.
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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 | 0,022 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».