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Enregistrement W7066705877

Impact of Vermont's Food Waste Ban on Residents and Food Businesses

2023· article· en· W7066705877 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood wastePopulationFood serviceQuarter (Canadian coin)Food securityLegislatureService (business)Food safety
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, an estimated 30-40% of food produced each year is wasted, with most of this waste coming from households, food retailers, and food service businesses. To reduce the burden on Vermont’s only municipal landfill, the Vermont Legislature unanimously passed Act 148, a universal recycling and composting law, in 2012. Among other features, the law included a phased-in food waste ban that went into full effect on July 1, 2020. This ban requires everyone in Vermont – from residents to businesses and institutions – to keep their food waste out of the trash. To study the impact of the food waste ban, we conducted two statewide online surveys in 2021 and 2022: a general population survey and a food business survey. This policy report summarizes the findings of the surveys relevant to the food waste ban. Key findings include: 1. Following implementation of the ban, residents reported increasing the amount of food waste that they separate from their trash by 48% (from 48% to 71%). The leading disposal method for food waste is composting (46% of all food waste disposal). 2.Over a year after full implementation of the ban, about one quarter of respondents to the resident survey (26%)report feeling confused about its requirements. Oft hose who engaged in composting, one out of five (20%) find it to be hard or very hard. 3. Support for and knowledge of the food waste ban is high among Vermont’s food retail and food service professionals, and few continue to dump food waste in the trash. 4.However, over one-third of food retailers (37%), half of food service operators (53%) and two-fifths of those who run both types of businesses (40%) felt that compliance had been difficult. 5. The impacts of the ban differ for different types of food businesses, with food service businesses reporting more negative impacts on operating costs and revenue than food retailers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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