Identifying the factors affecting the implementation of food waste reduction strategies in independent restaurants: Moving towards eco-efficiency
Notice bibliographique
Résumé
One of the very promising ways to improve a restaurant's eco-efficiency consists of implementing food waste reduction strategies (FWRSs) to reduce the costs and environmental impacts associated with food waste (FW). However, several factors can hamper the implementation of FWRSs, limiting a restaurant's ability to become more sustainable. Hence, the aim of this study is to identify the factors that facilitate or limit the implementation of FWRSs in independent restaurants. This will enable restaurateurs to choose the most appropriate FWRSs to implement, not only in terms of the potential economic and environmental benefits that can be achieved but also in terms of implementation feasibility, to ensure their sustainability. To achieve this, semi-structured interviews were conducted with owners, managers and chefs of independent restaurants in Quebec, Canada. They were questioned on several topics related to their perception of FW, eco-efficiency and FWRSs as well as their experiences in implementing FWRSs. The results allowed the identification of 12 factors affecting the implementation of FWRSs, which were analyzed and categorized according to social practice theory. These factors include consumer perception, management, planning and organizational skills as well as labor and food costs. Then, the factors were linked to the characteristics of the restaurants studied to identify the most promising ways to operationalize the reduction of FW according to the restaurant type. To this end, two approaches were raised: a preventive approach aimed at reducing FW at source, by adopting a limited fixed-time menu for example, and a corrective approach aimed at reusing FW to give it a second life.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».