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Enregistrement W4405795835 · doi:10.18280/ijdne.190638

Unraveling Factors Affecting Food Waste Globally: A PRISMA-Based Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis

2024· article· en· W4405795835 sur OpenAlexvenueno aff
Bagus Dadang Prasetiyo, Qomariyatus Sholihah, Aulanni’am, Harsuko Riniwati, Fendi Yoga Wardana

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewFood wasteEnvironmental scienceEngineeringWaste managementMEDLINEBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study utilizes a systematic literature review and bibliometric analysis, following the PRISMA method, to explore behavioral and contextual factors influencing food wastage based on literature published from 2019 to 2024.It identifies key determinants such as perceived control, consumer intention, attitudes, subjective norms, religiosity, and household dynamics.Perceived control notably correlates with up to a 20% reduction in household food waste.The research highlights a scholarly trend towards incorporating sustainability into the food supply chain, with a focus on bioenergy recovery from waste.It also examines sociodemographic, cultural, and psychological influences on food wastage behaviors across various regions, illustrating the complexity of these behaviors and the need for tailored, region-specific approaches.The findings advocate for an interdisciplinary strategy that merges design, technology, and behavioral science to enhance food waste management systems.Such strategies should be adaptable to different cultural contexts and aim to minimize ecological footprints, supporting global sustainability goals.The implications suggest that policymakers and practitioners should develop sustainable, design-oriented solutions that account for local behaviors and systemic capacities to effectively curb food waste.This approach promotes culturally sensitive and environmentally sound interventions, leading to significant reductions in global food wastage.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,252
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,252
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,013
Bibliométrie0,2280,187
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Synthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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