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Enregistrement W3205813572 · doi:10.15407/eip2021.03.077

Upgrading the notion of “sustainable foods” in the European Union: concept and challenges

2021· article· en· W3205813572 sur OpenAlexaboutno aff
Ольга ПОПОВА

Notice bibliographique

RevueEkonomìka ì prognozuvannâ · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture Market Analysis Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCarbon footprintSustainable productsEuropean unionEnvironmental economicsProduct (mathematics)BusinessSustainable agricultureCarbon neutralitySustainable developmentAgricultureGreenhouse gasCertificationEnvironmental resource managementNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceEconomic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article emphasizes that Ukraine, as an active exporter of agri-food products and agricultural raw materials to the European market, needs to take into account the new EU approach to categorization of products based on their sustainability indicators. The European Commission will formulate a legislative proposal on the framework of a sustainable food system, and general requirements for sustainable foods, and their certification and labeling according to sustainability indicators by the end of 2023. Based on the presently available EU documents (first of all, the Farm to Fork Strategy) the author generalizes the main principles and requirements for sustainable foods that will become standard for all foods placed on the EU market in accordance with public interests. It is substantiated that the quite new for Ukraine concept of "sustainable agri-food product" has a broader content than the concept of "eco-friendly product" or "organic product", as environmental friendliness is just one of the characteristics of sustainability, along with the climatic and social ones. The main differences between sustainable and eco-friendly/organic products are systematized. A prominent place in the article is given to the climate criterion of sustainability, in particular, the reduction of greenhouse gas emissions in the production and supply of agricultural food (carbon footprint), which meets the target of decarbonization and achieving climate neutrality in Europe. In the context of creating a harmonized EU methodology for food sustainability, the author considers the content and components of the ecological footprint (land area used for production and utilization, water resources, carbon dioxide emissions, and food miles). The article provides global experience of voluntary certification of food sustainability, and national programs for certification of food sustainability, in particular soybeans in the USA and Canada, which testifies to the growing differentiation of the food market and a tendency towards official certification and labeling of sustainable foods. The author highlights the challenges for Ukrainian exports to the EU under the increasing requirements for the sustainability of agri-food products. In particular, high levels of greenhouse gas emissions from crops (corn and oilseeds) may lead to restrictions on their exports as raw materials for biofuel production. Tracking of chemical pesticide and antimicrobial residues in exported products is expected to be tightened, as the use of these hazardous substances in the EU should be reduced by 50% by 2030. The revealed asymmetry of the spread of the concept of "sustainable foods" between foreign (quite common) and domestic (almost absent) scientific and journalistic sources may indicate that domestic farmers might not be prepared for a timely reorientation to production and export to the EU of sustainable agri-food products. It is obvious that the better off countries will be those who manage to modernize their national agri-food systems in advance in the context of ensuring product sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,024
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
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