A Methodological Approach to Designing Circular Economy Indicators for Agriculture: An Application to the Egg Sector
Notice bibliographique
Résumé
Analysing production systems from a circular economy (CE) perspective helps to pinpoint interventions to mitigate the environmental footprint by improving resource use efficiency, waste recovery, and prolonged product usage, recycling and reuse. Few studies exist on the measurement of CE at the micro-level. Additionally, available metrics/indicators address only certain aspects of the CE’s socio-economic metabolism, ignoring important components of the CE concept. Other frameworks propose a single indicator that aggregates and summarizes several facets of CE. This study develops a holistic approach for designing indicators with a structured methodology and an analytical framework to assess CE at the micro (unit of production) level in agriculture. The proposed approach is based on the ECOGRAI method for indicator development, and on validation of the methods with experts and final users via an application to egg production in Canada. Twenty-five performance indicators (PI) were generated for 11 decision variables that were selected as important for the sector. This resulted in a practical tool that proposes fourteen actions to improve the economic circularity (EC) of egg farms. Our methodological approach could be replicated to assess CE performance in other agricultural sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».