Supply-disposition storage of fresh fruits and vegetables and food loss in the Canadian supply chain
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing transportation and storage inefficiencies at the initial stages of the food supply chain is crucial for minimizing early-stage losses and enhancing food lifecycle efficiency. However, most food system studies,focused on retail and consumer stages. This study delves into the intricate dynamics of fresh fruit and vegetable waste generation at the supply-disposition storage stage, aiming to identify distinct waste generation patterns and predict food loss in Canada using regression analysis. Total food waste generation for 64 fresh fruits and vegetables exhibited a notable increase over a 22-year study period from 2000 to 2022, and fresh vegetables consistently surpassed fresh fruits in average waste generation by 25.9 %. Despite a higher per capita waste generation for fresh vegetables (1.26 kg∙cap-1∙year−1), the steeper growth rate in fruit waste emphasizes the need for nuanced strategies for each category at the supply-disposition storage. The waste generation showed a positive linear relationship with supply, imports, and domestic disappearance in the food supply chain (R2 = 0.80 to 0.99, p < 0.0001), denoting a significant potential impact of supply-disposition parameters on individual waste generation. Two distinct regression models were developed to forecast fresh fruits and vegetables waste generation, and both demonstrated high predictability (0.924 ≤ R2 ≤ 0.975) and low RMSE values (1.571 ≤ RMSE ≤ 3.318). Imports and exports appear crucial to minimize food loss at supply and disposition storage. The proposed analytical approach can be beneficial elsewhere to enhance fresh food supply inventory management and minimize food loss at a global level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».