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Enregistrement W2790974356 · doi:10.1017/s1742170518000078

Local or global: A biophysical analysis of a regional food system

2018· article· en· W2790974356 sur OpenAlexaffabout
Meidad Kissinger, Cornelia Sussmann, Caitlin Dorward, Kent Mullinix

Notice bibliographique

RevueRenewable Agriculture and Food Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioregionFood systemsFood securitySustainabilityNatural resource economicsBusinessEnvironmental resource managementAgricultural economicsEnvironmental protectionEnvironmental scienceGeographyEnvironmental planningAgricultureEcologyEconomicsBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Growing concern regarding environmental, social, economic and food quality outcomes of the modern global industrial food system as well as the implications of climate change on food security and food system sustainability have fomented interest in, and action to advance localized food systems. Environmental stewardship is an oft-touted benefit of food system localization. However, few studies have comparatively examined actual environmental benefits of local versus global supply systems and most focus on only one aspect (e.g., GHG emissions). The study reported here comparatively analyzes land, water, carbon and ecological footprints of a localized food supply and contemporary global food supply for the South-West British Columbia (Canada), bioregion (SWBC). The footprint family approach utilized allows measuring overall biophysical loads for the studied region. We quantified regional rates of reliance on imported biophysical services; measured the performances of specific food products grown locally in comparison with their imported counterparts; and identified those commodities that have better and worse local biophysical performances. For the SWBC bioregion, only 35% of the food consumed in the region is locally produced. Supplying the region's food demands requires 2 million hectares of land and 3 billion m 3 of water, generating approximately 2.8 million tons of CO 2 e, with an eco-footprint of 2.5 million gha. Examining a large number of commodities grown and consumed in the bioregion revealed that only some commodities grown locally have absolute or significant biophysical advantages, while the rest have very little to no local advantage. Our analysis challenges the notion that local food systems are necessarily more environmentally sustainable from a biophysical resource use perspective and therefore may not represent the most compelling argument(s) for food system localization. We call for better and more comprehensive comparative analysis of existing and desired food systems as a mean to advance sustainability.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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