Examining the effectiveness of promotional nudges increasing plant-based food choices in a post-secondary education dining hall: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To evaluate nudge strategies that increase the consumption of plant-based foods, defined as vegetarian or vegan food items, compared with meat-based options in post-secondary dining hall settings. Design: A pilot study. Setting: This study took place in the University of British Columbia Vancouver Campus’s Gather Dining Hall (GDH) over a 6-week intervention period and two control periods. The intervention incorporated several nudges (proportion increases, item placement, taste-focused labelling, Chef’s featured special verbal prompts, social media and promotional posters) into the menu and dining hall area with the goal of increasing the purchases of plant-based items. Sales data from meals that were purchased during the intervention period were compared with sales data from the two control periods. Participants: Students and staff who purchased meals in the GDH. Results: The proportion of plant-based items sold significantly increased during the intervention period (56·7 %; P < 0·01) compared with the last 6 weeks of term one (53·6 %) and the first 6 weeks of term two (53·4 %). The proportion of plant-based ‘main’ menu items was significantly higher in the intervention period (46·4; P < 0·01) when compared with the last 6 weeks of term one (40·9 %) and the first 6 weeks of term two (41·7 %). Conclusions: The combination of nudges was effective at significantly increasing the selection of plant-based options over meat-based options in a post-secondary dining hall setting.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».