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Enregistrement W3125603309 · doi:10.1016/j.ecolind.2021.107391

Building consensus on water use assessment of livestock production systems and supply chains: Outcome and recommendations from the FAO LEAP Partnership

2021· article· en· W3125603309 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British ColumbiaPolytechnique MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEuropean CommissionMinistry of Education, IndiaUniversidad Pública de NavarraLeibniz-GemeinschaftUniversidad de NavarraAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésLivestockProductivityWater useEnvironmental scienceWater scarcityBusinessWater supplyProduction (economics)Supply chainWater resourcesEnvironmental impact assessmentEnvironmental resource managementAgricultural scienceEnvironmental planningEnvironmental engineeringGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,522

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · 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