Notice bibliographique
Résumé
Food loss and waste has gained international attention for its negative environmental, economic, and social repercussions. In Canada approximately 58% of all the food produced and imported for human consumption goes uneaten each year (Gooch et al. 2019, 23). Provincial, territorial, and municipalgovernments have begun to develop and implement strategies to reduce food loss and waste in their jurisdictions. To track the impact of these strategies, it is necessary to know much food loss and wasteexists in a jurisdiction to create a baseline and measure reductions against this number. Unfortunately, not much is currently known about how food loss and waste is monitored and measured in Canada as it varies significantly throughout the agri-food system and across different governments. This presentationreports on preliminary findings on a research project that utilizes interviews with key stakeholders (including government policy makers, food business executives, food security organization leaders, and food waste consultants) to gain insight into these various, differing procedures. This research aims toassist government policy makers and the agri-food business community in adopting and/or improvingtheir monitoring and measuring procedures within their jurisdiction, industry, and/or individualbusinesses. Funding: OMAFRA through the Ontario Agri-Food Innovation Alliance (HQP Program) & Arrell Food Institute
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».