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Enregistrement W2237908798

Integrating nutritional benefits and impacts in a life cycle assessment framework: A US dairy consumption case study

2014· article· en· W2237908798 sur OpenAlex
Alexi Ernstoff, Victor L. Fulgoni, Martin Heller, Gregory A. Keoleian, Peter Fantke, Olivier Jolliet

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTechnical University of Denmark, DTU Orbit (Technical University of Denmark, DTU) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentConsumption (sociology)Environmental economicsNatural resource economicsEconomicsProduction (economics)MicroeconomicsSociologySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although essential to understand the overall health impact of a food or diet, nutrition is not usually considered in food-related life cycle assessments (LCAs). As a case study to demonstrate comparing environmental and nutritional health impacts we investigate United States dairy consumption. Nutritional impacts, interpreted from disease burden epidemiology, are compared to health impacts from more tradi-tional impacts (e.g. due to exposure to particulate matter emissions across the life cycle) considered in LCAs. After accounting for the present consumption, data relating dairy intake to public health suggest that low-fat milk leads to nutritional benefits up to one additional daily serving in the American diet. We demonstrate the importance of considering the whole-diet and nutritional trade-offs. The estimated health impacts of various dietary scenarios may be of comparable magnitude to environmental impacts suggesting the need for investigat-ing the balance between dietary public health advantages and disadvantages in comparison to environmental impacts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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