Sports and sustainable development: the troubling absence of meat sourcing policies in the sports sector
Notice bibliographique
Résumé
The excessive use of antibiotics in industrial meat production in the U.S. incurs severe health implications for animals, humans, and the environment, thereby threatening the integrated health of the ecosystem and sustainable development. While the consumption of meat, including hot dogs, chicken wings, and hamburgers, is a hallmark of attending professional sports events in North America, the sourcing policies for meat in the realm of professional sports remain relatively obscure. We conducted a content analysis case study on the four major sports leagues in North America, their teams and stadium practices. Our objective was twofold: first, to investigate existing sustainability initiatives at the league, team, and stadium levels; and second, to examine whether there are any food sourcing programs, specifically meat sourcing policies that might encourage the consumption of meat produced without the use of antibiotics, in the sports sector that are designed to mitigate ecological ramifications of meat consumption within sports contexts. Results show that existing sustainability initiatives at the three levels are focused primarily on reducing carbon emissions and waste. There is, however, a notable neglect of food sourcing policies, which is concerning given that industrial animal agriculture is a leading cause of antibiotic resistance and environmental degradation. This suggests that meat sourcing policy is a missing piece in current sustainability initiatives. The major sports leagues should therefore consider incorporating pertinent policies, such as procuring meat-based products produced without the use of antibiotics to help strengthen their existing efforts in achieving their sustainable development goals.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».