Local or global: A biophysical analysis of a regional food system
Notice bibliographique
Résumé
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 m3 of water, generating approximately 2.8 million tons of CO2e, 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».