Exploring Chefs’ Behaviours and Attitudes Influence Public Awareness of Sustainable Food Practices
Notice bibliographique
Résumé
The dominant food system is having a major impact on our planet causing extreme environmental change from greenhouse gas emissions to deforestation along with inadequate and unhealthy diets for much of the world’s population. Chefs are important actors in food systems, who have the capacity to influence consumer awareness and food choices, and thus have a role to play in helping to shift towards a more sustainable food system. However, existing research on this topic is limited. Drawing upon environment studies literature and primary research, including interviews with chefs working in restaurants and culinary teaching institutions in the Kingston, Ontario area. This study explores how chefs’ behaviors and attitudes can influence sustainable food practices. This study expands on initial research on this topic by providing a community-based research project focused on Eastern Ontario. My findings demonstrate that chefs have the knowledge and skills to make decisions that can impact consumer's choices and practices. Chefs' emotional and symbolic relationships towards food drive their sustainability motives, as this creates community and meaning behind what they do. Thus, when chefs have access to resources on sustainability (environmental, social, and economic impacts of food) and sustainable food practices and techniques, they can be motivated and inspired to contribute to food system change. However, current policies shaping who produces food, how food is produced, and how food waste is managed limit chefs’ abilities to change processes and practices within the food system.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».