Obiettivo
Compared to meals prepared at home, meals eaten out tend to contain more calories, total fat and saturated fat and it is here where the consumer has very little control or knowledge of the nutrient profile of the food they are eating (Bohm and Quartuccio, 2008). The positive association between the rise in consumption of food prepared outside the home and the increasing prevalence of obesity has been described as a major health and wellbeing societal challenge. Attempts to increase public awareness of appropriate ways to eat more healthily unfortunately do not seem to have led to significant changes in patterns of food purchase and consumption especially from an eating ‘out-of-home’ situation. It has become obvious that the development of effective measures for improvement requires further systematic research and a radical approach. The aim of FoodSMART is to develop an innovative technical (ICT) menu solution that enables informed consumer choice when eating out that takes into account individual characteristics (such as culture, dietary requirements and age group) as well as product (specification) and environmental cues (choice architecture and consumption setting).
This aim will be achieved through the evaluation of consumer orientated intelligence (what information consumers require/trust i.e. information quality); the assessment of industry orientated intelligence (impact of customisation) and the subsequent development of data analytics and Quick Recognition (QR) coding for personalised food recommendation; thereby, facilitating the consumption of healthy and appropriate dishes. Results will be gathered and modelled to provide strategic intelligence for menu design and decision-making (by Industry) and for policy purposes (by the EU); further, this translational research will be disseminated both at scientific and consumer levels. Increasing the pace and scale of innovation within out-of-home eating is fundamental to this proposal.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze mediche e della salutescienze della salutesalute pubblica
- scienze socialieconomia e commercioscienze economichemicroeconomia
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionescienza dei datiestrazione di dati
- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria informaticatelecomunicazionitelefoni mobili
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionebasi di datidatabase relazionali
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Siamo spiacenti… si è verificato un errore inatteso durante l’esecuzione.
È necessario essere autenticati. La sessione potrebbe essere scaduta.
Grazie per il tuo feedback. Riceverai presto un'e-mail di conferma dell'invio. Se hai scelto di ricevere una notifica sullo stato della segnalazione, sarai contattato anche quando lo stato della segnalazione cambierà.
Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-RISE-2014
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
MSCA-RISE -Coordinatore
BH12 5BB Poole
Regno Unito