library(dplyr)
library(ggplot2)
library(knitr)
Caricamento dati:
Data <- read.csv("Data.csv", stringsAsFactors = TRUE)
## lets drop duplicates:
sum(duplicated(Data))
## [1] 161
Data <- distinct(Data)
Si vuole evidenziare che in Europa (7,54% di perdite), in Italia (23,7% di perdite) e nel mondo intero (27,66% di perdite) le cause dello spreco alimentare riguardano il fatto che molti produttori, trasportatori e rivenditori sono soggetti a rigorosi standard di qualità che devono essere soddisfatti, e questo può comportare il rigetto di prodotti che non soddisfano tali standard, anche se sono ancora commestibili. Inoltre, la logistica del trasporto e della distribuzione dei prodotti alimentari può essere complessa e può comportare la perdita di prodotti durante il trasporto o la conservazione e infine nelle aree geografiche dove c’è un maggiore benessere economico come l’Europa e il Nord America lo spreco maggiore di cibo si ha da parte delle famiglie . In media nel mondo sono la post raccolta e le famiglie che creano il maggiore spreco di cibo per le suddette motivazioni.
Data %>%
filter(country %in% c("Africa","Asia","Central Asia","Europe","Latin America and the Caribbean","Northern Africa", "Northern America","South-Eastern Asia", "Southern Asia","Sub-Saharan Africa","Western Africa", "Western Asia","Australia and New Zealand","World")) %>%
group_by(country) %>%
summarise(percentuale_media_perdite=mean(loss_percentage)) %>%
arrange(desc(percentuale_media_perdite))
## # A tibble: 14 × 2
## country percentuale_media_perdite
## <fct> <dbl>
## 1 Australia and New Zealand 32.5
## 2 Africa 30
## 3 World 27.7
## 4 Northern America 9.54
## 5 Sub-Saharan Africa 9.17
## 6 Southern Asia 8.43
## 7 Central Asia 8.16
## 8 Northern Africa 8.16
## 9 Western Asia 8.16
## 10 Latin America and the Caribbean 8.13
## 11 Asia 7.64
## 12 Europe 7.54
## 13 South-Eastern Asia 7.21
## 14 Western Africa 3.75
In questa tabella si possono leggere i dettagli del cibo sprecato in Italia, dallo spreco maggiore al minore, si nota un 29,2% di spreco per i vegetali, un 28,4% per carne e pesce ecc.:
df <-Data %>%
filter(country =="Italy") %>%
arrange(desc(loss_percentage)) %>%
select(loss_percentage,country,commodity,year,food_supply_stage,activity,cause_of_loss,method_data_collection,reference,notes)
kable(df)
loss_percentage | country | commodity | year | food_supply_stage | activity | cause_of_loss | method_data_collection | reference | notes |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
29.2 | Italy | Other vegetables, fresh n.e.c. | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
28.4 | Italy | Meat, fish, fruits, vegetables, oils and fats | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
26.7 | Italy | Cereals | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
26.7 | Italy | Other legumes, for forage | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
23.1 | Italy | Other fruits, n.e.c. | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
22.7 | Italy | Wine | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
22.5 | Italy | Citrus fruits | 2020 | Whole supply chain | Literature Review | NA (2020), Digital platforms: mapping the territory of new technologies to fight food waste | Sourced from Magrama 2014 b Reference has been generated automatically | ||
10.5 | Italy | Other fruit-bearing vegetables n.e.c. | 2014 | Farm | Farm | Literature Review | Xue Li et al, 2017 |
Come si vede la media dello spreco alimentare in Italia è il 23,73%, mentre la mediana il 24,9% :
summary(df$loss_percentage)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 10.50 22.65 24.90 23.73 27.12 29.20
Come si vede dal seguente grafico le perdite maggiori di cibo in Europa riguardano il consumo delle famiglie e la raccolta del cibo:
Data %>%
filter(country == "Europe",food_supply_stage!="")%>%
group_by(food_supply_stage) %>%
summarise(mean_loss=mean(loss_percentage)) %>%
mutate(food_supply_stage = reorder(food_supply_stage,mean_loss)) %>%
ggplot(aes(food_supply_stage,mean_loss))+
geom_bar(stat = "identity",fill=30)+
coord_flip()+
ylim(0,14)+
geom_text(aes(label=round(mean_loss,2)), hjust=0, size=3)+
ggtitle("Percentuale di perdita del cibo", subtitle = "tramite Fasi di approvvigionamento alimentare in Europa")