Gaspillage alimentaire et insécurité alimentaire ; pistes de solutions pour lutter simultanément contre deux problèmes majeurs
Notice bibliographique
Résumé
Selon les projections de l'Organisation internationale des Nations Unies (ONU), la population mondiale pourrait dépasser les neuf milliards en 2050 et ce nombre soulève de vives inquiétudes quant à la capacité de nourrir deux milliards d’humains supplémentaires. Or, l’Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l’agriculture (FAO) a publié un rapport en 2011 révélant qu’environ le tiers de la nourriture produite mondialement serait actuellement gaspillée ou perdue tout au long de la chaîne d’approvisionnement. Les lourdes et nombreuses conséquences économiques, environnementales et sociales engendrées par ces pertes de précieuses denrées font du gaspillage alimentaire un problème majeur auquel les sociétés d’aujourd’hui doivent impérativement s’attaquer. L’objectif du présent essai est donc d’élaborer et de présenter des pistes de solutions qui permettraient de réduire de façon substantielle les gaspillages alimentaires au Québec et par le fait même de lutter directement et indirectement contre l’insécurité alimentaire. Des recherches ont ainsi permis l’identification de multiples sources et causes de gaspillage aux différentes étapes de la chaîne d’approvisionnement, de la production à la vente au détail en passant par la transformation. De même, plusieurs initiatives et bons exemples de lutte contre les gaspillages d’ici et d’ailleurs ont été répertoriés afin d’inspirer l’élaboration de solutions. Ainsi, après analyse de la situation et des différentes pistes de solutions, cinq recommandations ont pu être formulées constituant les mesures jugées prioritaires à appliquer au Québec et, par extension, au Canada. Ces recommandations visent les points suivants : l’accessibilité des données chiffrées quant aux quantités de nourriture jetée; les dates de conservation et de péremption sur les produits emballés; les pratiques en restauration; la formation des professionnels du secteur agroalimentaire; et enfin la récupération alimentaire au Québec.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».