Assessing and addressing food waste in university dining
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, approximately 35.5 million metric tonnes of food are wasted annually, with avoidable food loss and waste costing Canada $49.5 billion (Nikkel et al., 2019). The volume of food waste in Canada harms environmental sustainability and leads to economic inefficiency and social inequality (Soma, 2022). This study at Brescia University College explored methods to reduce plate waste in a university restaurant. Using two research designs, this study first analyzed and categorized all plate waste, finding non-food waste predominantly during breakfast (59.8 percent) and lunch (54.3 percent). Edible waste was highest during dinner (51.0 percent); carbohydrates contributed to the most waste (54.5 percent) and plant-based protein (3.1 percent) the least. The second design involved student participation in waste weighing and completing questionnaires. Results showed a median edible waste of 19.0g, with fullness, poor taste, large portion size, and inability to bring home leftovers as the main reasons for waste. Meal plan students had a significantly higher amounts of plate waste than non-meal plan students (p<0.001). Recommendations include serving smaller portions, improving food taste, and offering storage solutions for leftovers.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».