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Enregistrement W4402311563 · doi:10.1016/j.appet.2024.107659

Shaping sustainable consumption: Quebec consumers' knowledge and beliefs about the environmental impacts of food

2024· article· en· W4402311563 sur OpenAlexaffabout
Laure Saulais, Bertrand Espougne

Notice bibliographique

RevueAppetite · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Sustainable consumptionFood consumptionSustainable agriculturePsychologyBusinessEnvironmental healthSustainabilitySociologyEconomicsAgricultural economicsMedicineEcologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing evidence that shifts in food consumption have the potential to mitigate the environmental impacts of food systems. Yet, although Canadians are increasingly concerned about climate change, changes towards more sustainable food consumption patterns are not widely observed. Understanding consumers' perspective on these issues is crucial for bridging this gap between individual behaviors and collective concerns. This study explores the knowledge, understanding and beliefs of Quebec consumers regarding the environmental impacts of food and their potential for shaping sustainable food consumption. A representative sample of consumers (N = 978) answered an online questionnaire assessing their factual knowledge and investigating their views of food systems impacts. Results indicate low levels of knowledge and highlight widely shared beliefs regarding food systems. Consumers tended to overestimate the role of transport in food's environmental footprint and believe that reducing transport or eating local foods are the most effective ways to improve environmental sustainability. Likewise, consumers tend to underestimate the impact of production, as well as solutions that could effectively reduce this impact. The findings reveal a need for improved literacy and awareness of the environmental impacts of food, thereby highlighting the importance of effective information and education strategies to shape sustainable food consumption habits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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