Building consensus on water use assessment of livestock production systems and supply chains: Outcome and recommendations from the FAO LEAP Partnership
Notice bibliographique
Résumé
The FAO Livestock Environmental Assessment and Performance (LEAP) Partnership organised a Technical Advisory Group (TAG) to develop reference guidelines on water footprinting for livestock production systems and supply chains. The mandate of the TAG was to i) provide recommendations to monitor the environmental performance of feed and livestock supply chains over time so that progress towards improvement targets can be measured, ii) be applicable for feed and water demand of small ruminants, poultry, large ruminants and pig supply chains, iii) build on, and go beyond, the existing FAO LEAP guidelines and iv) pursue alignment with relevant international standards, specifically ISO 14040 (2006)/ISO 14044 (2006), and ISO 14046 (2014). The recommended guidelines on livestock water use address both impact assessment (water scarcity footprint as defined by ISO 14046, 2014) and water productivity (water use efficiency). While most aspects of livestock water use assessment have been proposed or discussed independently elsewhere, the TAG reviewed and connected these concepts and information in relation with each other and made recommendations towards comprehensive assessment of water use in livestock production systems and supply chains. The approaches to assess the quantity of water used for livestock systems are addressed and the specific assessment methods for water productivity and water scarcity are recommended. Water productivity assessment is further advanced by its quantification and reporting with fractions of green and blue water consumed. This allows the assessment of the environmental performance related to water use of a livestock-related system by assessing potential environmental impacts of anthropogenic water consumption (only “blue water”); as well as the assessment of overall water productivity of the system (including “green” and “blue water” consumption). A consistent combination of water productivity and water scarcity footprint metrics provides a complete picture both in terms of potential productivity improvements of the water consumption as well as minimizing potential environmental impacts related to water scarcity. This process resulted for the first time in an international consensus on water use assessment, including both the life-cycle assessment community with the water scarcity footprint and the water management community with water productivity metrics. Despite the main focus on feed and livestock production systems, the outcomes of this LEAP TAG are also applicable to many other agriculture sectors.
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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 | 0,160 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».