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Enregistrement W7139253949

Advancing Biodiversity Conservation & Eco-Human Health : Enhancing Food Ingredient Diversity Through Meal Planning at the University of British Columbia

2023· report· en· W7139253949 sur OpenAlexaffabout
Celina Chan, Sylvia Fernandez, Eddie Lin, Julianne Unick

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2023
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityConvention on Biological DiversityDamagesAction planFood systemsAgricultureClimate changeGreenhouse gasClimate resilience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This century has seen the accelerated deterioration of the environment, climate, and agricultural and species diversity. These complications are interconnected, as damages to biodiversity are linked with a heavy reliance on the same few crops (e.g. monocultures) on a local and global level (Secretariat of the Convention on Biological Diversity, 2012; Durazzo, 2019). In British Columbia, recent effects from climate change have also gravely impacted local food supply chains, highlighting the importance of creating a resilient food system that simultaneously minimizes greenhouse gas (GHG) emissions. The interrelationship between species diversity, the environment, and climate highlight the importance of applying a systems-based approach to our aim of enhancing biodiversity and nutrition at UBC. As a result of growing concerns about these environmental problems, especially among youth who stand to be most affected, many actions are being initiated around the world to raise the quality of our ecosystems and diets while reducing GHG emissions. At the University of British Columbia (UBC) Vancouver, food systems already contribute to over 21% of GHG emissions on campus and over 31% for extended/indirect emissions related to commutes, business air travel, embodied carbon, waste, paper, and other materials/processes (UBC, 2021). Therefore, according to the Campus Action Plan (CAP) 2030, UBC is working through multiple strategies – such as creating Climate-Friendly Food System (CFFS) Procurement Guidelines and a Food Resilience and Climate Action Strategy – to reduce its emissions by 85% by 2030 (UBC, 2021). To support UBC in achieving these strategies, this project assessed the current ingredient variability within Open Kitchen (OK), a UBC first-year residence dining hall, and provided a data analysis of viable ingredient substitutions to enhance ingredient diversity, diet quality, and food system sustainability. The substitutes recommended prioritized foods that are grown in ways that prioritize food system sustainability, reduction of GHG emissions as well as water and land use footprint, human health, and a wider variety of food options for UBC’s diverse population. By working with UBC Food Services (UBCFS), UBC CFFS Action Team, the CAP 2030 team, and the Social Ecological Economic Development Studies (SEEDS) Sustainability Program, this project seeks to contribute to a resilient food system within UBC Vancouver by conducting a Community-Based Action Research (CBAR) project. CBAR principles are important to this project as we conducted interviews with UBCFS staff recognizing them as “equal partners in identifying the problem to be investigated, undertaking the research itself, developing and implementing the intervention, and measuring the outcomes” (Gullion & Tilton, 2020), which ensures that the changes we suggest are sustainable and achievable for UBCFS. Disclaimer: “UBC SEEDS provides students with the opportunity to share the findings of their studies, as well as their opinions, conclusions and recommendations with the UBC community. The reader should bear in mind that this is a student project/report and is not an official document of UBC. Furthermore readers should bear in mind that these reports may not reflect the current status of activities at UBC. We urge you to contact the research persons mentioned in a report or the SEEDS Coordinator about the current status of the subject matter of a project/report.”

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,002

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission2
Résumé présentoui

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