Exploring the role of AI in enhancing sustainability within New Zealand's hospitality industry: A study on knowledge, applicability, and perception in reducing food waste
Notice bibliographique
Résumé
The hospitality industry in New Zealand is a noteworthy contributor towards the country’s Gross Domestic Product, however, it is also responsible for a significant amount of food waste (FW). In recent years, there has been a growing interest globally in artificial intelligence (AI) to curb FW in the hospitality industry. This study explores the role of AI in reducing FW and enhancing sustainability within New Zealand's hospitality industry, specifically, it focuses on the factors critical for its implementation - knowledge, attitudes, and perceptions of hospitality stakeholders. The study adopted a mixed-methods approach involving quantitative and qualitative data collection from 131 industry professionals. The data suggests that the sample is skewed towards the lower end of FW, requiring caution due to inconsistent self-reported data with audits (Chisnall, 2017). A quarter were unsure or found it difficult to estimate avoidable food waste (AFW), potentially indicating a lack of awareness or difficulty measuring FW accurately. Inaccurate demand forecasting is the primary cause of FW in catering services and cafes/coffee shops, while portion control and plate waste are cited as the main causes of FW in fine-dining restaurants and pubs. A lack of FW awareness is the leading cause of FW in hotels/resorts and fast-food outlets. The diverse range of challenges faced by the hospitality industry provides insights into the areas where improvements can be made to increase efficiency, reduce waste, and enhance customer satisfaction. The study found a general lack of awareness and knowledge about AI among hospitality professionals, yet an openness to adopting AI-driven technologies for FW reduction. Challenges such as cost-effectiveness and proven effectiveness are key causes hindering AI adoption. Increased awareness and promotion of AI's return on investment could decrease scepticism and facilitate effective integration into FW reduction strategies. Finally, this research underlines the need for collaborative efforts among industry professionals, policymakers, and technology developers to overcome existing hurdles and leverage AI for sustainable practices in the hospitality sector in New Zealand.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».