A Commodity Supply Mix for More Regionalized Life Cycle Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain information is invaluable to further regionalize product life cycle assessments (LCAs), but detailed information linking production and consumption centers is not always available. We introduce the commodity supply mix (CSM) defined as the trade-volume-weighted average representing the combined geographic areas for the production of a commodity exported to a given market with the goal of (1) enhancing the relevance of inventory and impact regionalization and (2) allocating these impacts to specific markets. We apply the CSM to the Brazilian soybean supply chain mapped by Trase to obtain the mix of ecoregions and river basins linked to domestic consumption and exports to China, EU, France, and the rest of the world, before quantifying damage to biodiversity, and water scarcity footprints. The EU had the lowest potential biodiversity damage but the largest water scarcity footprint following respective sourcing patterns in 12 ecoregions and 18 river basins. These results differed from the average impact scores obtained from Brazilian soybean production information alone. The CSM can be derived at different scales (subnationally, internationally) using existing supply chain information and constitutes an additional step toward greater regionalization in LCAs, particularly for impacts with greater spatial variability such as biodiversity and water scarcity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».