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Enregistrement W7071032089

Réaliser une étude sur le potentiel de réduction du gaspillage alimentaire dans la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean

2023· other· fr· W7071032089 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood intakeZea maysFood consumptionPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs organisations et organismes environnementaux à but non lucratif luttent contre le gaspillage alimentaire qui ne cesse de se propager d’année en année. Pour réduire le gaspillage, ils réclament les surplus alimentaires auprès des épiceries, des restaurants, etc. pour les redistribuer aux personnes dans le besoin. Actuellement, le taux de gaspillage alimentaire est plus élevé dans les foyers, principalement en raison de mauvais inventaires lors des achats. Le nombre de kilogrammes d’aliments qui se retrouvent dans les poubelles inquiète les autorités québécoises, notamment RECYC-QUEBEC, qui lutte contre l’avancée du gaspillage alimentaire au Québec. L’objectif de cette étude est de réduire au mieux le gaspillage alimentaire dans la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean. La problématique est par conséquent la suivante : Comment amener la population du Saguenay-Lac-Saint-Jean à freiner le gaspillage alimentaire ? Pour répondre à cette problématique, les données secondaires provenant de sources multiples, de lutte contre le gaspillage alimentaire seront analysées, avec une attention particulière pour la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean au Québec. Les réponses récoltées montrent qu’il est important de prendre des mesures à la maison et à l’extérieur pour réduire le gaspillage alimentaire. À la maison, il est recommandé de planifier les repas, de dresser une liste d’achats, de conserver les aliments correctement, de cuisiner les restes et de les congeler pour plus tard. Il est également important de ne pas jeter les aliments qui sont encore bons à manger. Pour éviter le gaspillage alimentaire à l’extérieur, il est recommandé de commander des portions plus petites, de partager les plats, de demander des restes à emporter et de ne pas commander plus que ce dont on a besoin. Le gaspillage alimentaire est un problème important qui a des conséquences négatives sur l’environnement et la société. En prenant des mesures pour réduire le gaspillage alimentaire, nous pouvons tous contribuer à protéger l’environnement et à nourrir les personnes dans le besoin. \n \nSeveral non-profit environmental organizations and organizations are fighting against food waste which continues to spread from year to year. To reduce waste, they collect surplus food from grocery stores, restaurants, etc. to redistribute them to people in need. Currently, the rate of food waste is higher in households, mainly due to poor inventory when shopping. The number of kilograms of food that ends up in trash cans worries Quebec authorities, in particular RECYQUEBEC, which is fighting against the increase in food waste in Quebec. The objective of this study is to reduce food waste as much as possible in the Saguenay-Lac-Saint-Jean region. The problem is therefore the following: How can we get the population of Saguenay-Lac-Saint-Jean to curb food waste? To address this issue, secondary data from multiple sources to combat food waste will be analyzed, with particular attention to the Saguenay-Lac-Saint-Jean region in Quebec. The responses show that it is important to take steps at home and away to reduce food waste. At home, it is recommended to plan meals, make a shopping list, store food properly, cook leftovers and freeze them for later. It is also important not to throw away foods that are still good to eat. To avoid food waste outside, it is recommended to order smaller portions, share dishes, ask for leftovers to take away and not order more than you need. Food waste is a significant problem that has negative consequences on the environment and society. By taking steps to reduce food waste, we can all help protect the environment and feed people in need.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · 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
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