Designing the Sweet Spot: The Next Food-as-a-Service Approach for Independent Hospitality Sector
Notice bibliographique
Résumé
This research explores how emerging technologies can support Toronto’s Quick Service Food Establishment (QSFE) SME (Small and Medium Enterprises) in adopting circular economy practices to tackle key sustainability challenges such as excessive food waste, slow digital adoption, and shifting regulatory landscapes. Focusing on the intersection of technology, business resilience and urban food systems development, the study explores how digital tools can help small food businesses transition toward more regenerative models while remaining economically viable. A mixedmethods approach combining design thinking and strategic foresight grounded in Dator’s Four Futures framework was used to conduct user research, stakeholder analysis, and systems mapping to identify root causes and future opportunities. The research proposes a Food-as-a-Service (FaaS) model that leverages shared infrastructure, AI-enabled local production, and blockchain-driven transparency to reduce waste, engage consumers, and lower operational costs. A backcasting framework charts a realistic pathway toward 2035, aligning technological shifts with policy evolution and behavioural change. By connecting speculative futures to grounded design interventions, this research demonstrates how foresight-driven strategies can inform actionable, scalable solutions for circular food systems, starting in Toronto and extending to other urban environments navigating similar transitions. Keywords: Circular Economy, Smart Food System, Strategic Foresight, Innovation Business Model, Digital Transformation
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».