Food Wastage in the Region of Waterloo, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Much discussion on alleviating hunger and shaping more sustainable food production practices has focused on the production of food. More recently, an emerging body of literature has begun to focus on food wastage. Food wastage has direct and indirect environmental impacts, ranging from the unnecessary waste of inputs to produce food that will never be eaten, to the environmental impacts of the disposal of wasted food. In industrialized countries like Canada, an estimated 40 percent of food available for human consumption is discarded ¬– half of it from households. In spite of these numbers, only a handful of studies have begun to study food wastage in Canada. A better understanding of the mechanisms that drive up the food wastage levels in Canada is the first step needed to create targeted food wastage reduction strategies. \n\tThis study aims to answer the question: What factors drive Canadian households to waste food? A combination of online surveys, case study household food wastage collections, and case study interviews are used to gain a better understanding of the behaviours and socio-economic factors that shape household food wastage in Canada. \n\tThis study confirms many of the findings from other food waste research, but also emphasizes the role of food environments (e.g. retail environments and access to grocery stores) and environmental triggers (e.g. time constraints) in household food wastage. These findings highlight the complexity of the issue of food wastage, and the need for strategies that go beyond targeting household behaviours.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».