Notice bibliographique
Résumé
All food production has a significant environmental impact, and regardless of whether the produced food is eaten or not, it affects several of Sweden’s environmental quality objectives. Information from 2003 shows that the food consumption in Sweden is responsible for about 20 million tons of carbon dioxide equivalents, or approximately 2 tons of carbon dioxide per person and year. The avoidable food waste is a part of the total food waste and most of it comes from households, grocery stores, restaurants, food industry and school kitchens. The avoidable food waste from restaurants alone is considered about 62 % of the restaurants total food waste, wherefore there is a chance of reducing the restaurants’ food waste. This study has shown that restaurant owners are open to political solutions and policy instruments such as information and education to reduce food waste, but not law-enforced instruments. However, the interviewed owners are doubtful of a standardized system of portion sizes because they believe it to be difficult to apply and implement in restaurants. This study has also shown that restaurant patrons generally feel that the portion size is a little more than what they can eat, and therefore they also leave less than a quarter of their portion. The amount of food left behind is about 100–150g, or 5–10 % of the entire portion according to the interviewed restaurant owners. The study has also revealed tendencies that the restaurants patrons leave behind rice, pasta, and root vegetables from their serving. From this investigation it can be concluded that there is a possibility to reduce portion sizes in order to achieve the environmental quality objectives that Naturvårdsverket suggested in order to reduce the food waste.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,600 | 0,515 |
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 ».