The design and development of a dashboard for improving sustainable healthy food choices
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, several digital tools have been designed to provide consumers with nutritional and environmental impact information about their food choices post-consumption. Many of these tools lack behavioral change modules, have low user engagement, and ignore inherent environmental nutrition trade-offs to stimulate dietary change. This study presents the design and development of a decision support system to enhance consumer health while meeting sustainability goals from a pre-consumption perspective. The proposed decision support system, Dashboard for Improving Sustainable Healthy (DISH) food choices, employs behavioral features, traffic light labels, and nudges to inform end-users about the nutritional health performance and environmental impact of meals. DISH uses a simple metric that allows end-users to explore the potential minutes of healthy and productive life gained or lost from consuming 100 kcal of a meal. The metric combines the positive or negative nutritional health effects (μ-DALYs) of consuming a meal and environmental damage (endpoint impact expressed in DALYs) on human health. In the DISH application, end-users are rewarded or deducted EnCoins, which represent the number of silver or gold coins lost or gained based on the cost ($) of environmental damage (midpoint impacts) of a meal compared to reference sustainable healthy and unsustainable and unhealthy meal. DISH's gamification module enables end-users to track the potential minutes of healthy and productive life gained/lost and gold or silver rewards or deductions from consuming 100 kcal of a selected meal through cumulative minutes gained or lost and EnCoins. In promoting a sustainable diet culture, the gamification module enables users to create groups and communities where friends and families can track their sustainability performance through meal decisions. The DISH application is currently available online and can be accessed by an end-user through any device. Further pilot studies will focus on testing the technology in partner campus cafeterias. • This study presents the development of a dashboard for improving sustainable healthy food choices. • DISH uses a metric, minutes of healthy and productive life gained or lost, to communicate the health effect of a meal. • DISH uses EnCoins to help consumers know the extent of environmental savings or the detriment of meals. • DISH helps friends and families track their sustainability performance through meal choices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».