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Enregistrement W2886693407 · doi:10.1371/journal.pone.0200781

Global land use implications of dietary trends

2018· article· en· W2886693407 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Rizvi, Chris Pagnutti, Evan Fraser, Chris T. Bauch, Madhur Anand

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of GuelphU.S. Department of Agriculture
Mots-clésFood securityAgricultureLand useAgricultural landLand managementEquity (law)Natural resource economicsGlobal healthBusinessEnvironmental resource managementAgricultural economicsGeographyEconomic growthEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global food security and agricultural land management represent two urgent and intimately related challenges that humans must face. We quantify the changes in the global agricultural land footprint if the world were to adhere to the dietary guidelines put forth by the United States Department of Agriculture (USDA), while accounting for the land use change incurred by import/export required to meet those guidelines. We analyze data at country, continental, and global levels. USDA guidelines are viewed as an improvement on the current land-intensive diet of the average American, but despite this our results show that global adherence to the guidelines would require 1 gigahectare of additional land-roughly the size of Canada-under current agricultural practice. The results also show a strong divide between Eastern and Western hemispheres, with many Western hemisphere countries showing net land sparing under a USDA guideline diet, while many Eastern hemisphere countries show net land use increase under a USDA guideline diet. We conclude that national dietary guidelines should be developed using not just health but also global land use and equity as criteria. Because global lands are a limited resource, national dietary guidelines also need to be coordinated internationally, in much the same way greenhouse gas emissions are increasingly coordinated.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations49
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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