Institutional food waste and the circular economy: Is it time to revisit produce waste in global food supply chains?
Notice bibliographique
Résumé
Food waste generated by large systems including hospitals and postsecondary institutions can greatly influence the reduction, reuse, recycling, and recovery of produce and other perishable waste items that are essential to human health and nutrition. We position the issue of food waste as it pertains to the circular economy to support the provision of fruits and vegetables through networks of food donating charitable organizations such as food banks in Canada. Similar models can be replicated in other settings where either government or private citizens can work with institutional partners to divert food susceptible to loss or waste to promote rescue. Added benefits include climate change reduction and support for improved planetary health. Wide-scale thinking is needed about these issues given the pertinence of global warming and climate change, and the need to sustain improved nutrition for our growing populations impacted by chronic diseases across the lifespan. Further study is needed to estimate the true quality and quantity (volume) of waste and benefits associated with diversion to human consumption related purposes. • Institutional food waste remains an unexamined avenue to re-divert raw produce. • Systematic accounting of the volume and quality of waste generated can help re-diversion. • Food rescue may enable charitable aid utilizing communities to benefit from re-diversion. • Circular economy driven re-diversion can impact food security. • Climate bottom-line assessments for large institutional food service systems are warranted.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,019 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».