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Enregistrement W3124848975 · doi:10.18174/527866

Water’s role in a circular food system

2020· report· en· W3124848975 sur OpenAlexaff
A.F.G. Antonis, Geert Hoekstra, Simkje Kruiderink, R.W. Nauta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater Framework DirectiveRainwater harvestingReuseCircular economyReclaimed waterWater conservationFood processingWater useProduct (mathematics)Production (economics)Order (exchange)BusinessEnvironmental scienceWater resourcesEngineeringFood scienceMathematicsWater qualityWaste managementEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is one of our greatest but finite resources and as such should be treated with special care. The framework for Community action in the field of water policy by the European Commission (Directive 2000/60/EC) states that water should be treated as heritage which needs to be protected. Water can vary in salinity, nutrient levels and levels of contamination (microbiological and/or chemical). For food production as well as for nature conservation, water plays a crucial role. In order to protect our fresh water sources from depletion, we need to reduce, reuse and recycle water in the most efficient way. Safeguard the future of our food supply and to prevent water from running out, the role of water in a circular food system needs to be made transparent. This report is innovative as it aims to open the dialogue about water’s role in a circular food system. Which types of waters could be identified from a circular perspective and to what extend do these interact with each other? The subdivision into green, blue and grey found in literature is enlightening, but falls short of giving a complete circular perspective. These three colours of water often represent a footprint approach related to one product (e.g. to produce one kilogram coffee requires x litres of fresh water). In this report a first exploration towards circular use is made to include nature in the analysis in addition to food production analysis. In order to broaden the dialogue of the representation of the world’s potential circular use of water, we have added six colours.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,332

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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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