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Enregistrement W3067463055 · doi:10.3390/su12176712

Nutritional and Environmental Sustainability of Lentil Reformulated Beef Burger

2020· article· en· W3067463055 sur OpenAlexfundaboutno aff
Abhishek Chaudhary, Denis Trémorin

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology KanpurGovernment of Canada
Mots-clésSustainabilityNutrientPalatabilityMicronutrientAgricultureLife-cycle assessmentNutrient densityAgricultural scienceBusinessEnvironmental scienceFood scienceEconomicsBiologyProduction (economics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have shown that replacing a portion of beef with plant-based foods in daily diets of high-income nations can improve health, nutrition, and environmental consequences globally. Pulses are one of the major plant-based protein foods shown to have both environmental and nutritional benefits. For consumers to adopt more plant-based foods in their diets, more options are needed that meet consumer demands for taste, convenience, nutrition, and sustainability along with dietary preferences. Beef-based burger patties can be made more sustainably, nutritiously, and cost-effectively while maintaining palatability by reformulating with a portion of pulses such as whole cooked lentils. The aim of this study was to quantify the nutritional and environmental benefits of such lentil-reformulated beef burgers. Here we compared the nutrient balance score (considering 27 essential macro and micronutrients) and environmental footprints (carbon, bluewater, water scarcity, land use, and biodiversity) of an all-beef burger with a beef burger reformulated with a portion of cooked lentil puree. The geographic resolution of the analysis was Saskatchewan, Canada. Results showed that partial replacement of a lean beef burger with cooked lentil puree increased the nutrient density by ~20%, decreased the life cycle environmental footprint by ~33%, and reduced the cost by 26%. In particular, the lentil reformulated burger had 60 times higher dietary fiber, three times higher total folate, five times higher manganese, and 1.6 times higher selenium than the all-beef burger. We highlight the importance of using high-spatial resolution inventory of agricultural inputs and characterization factors (impacts per unit agricultural inputs) to obtain more accurate environmental results. The results underscore the potential of food innovation to contribute towards multiple global sustainable development goals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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