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Enregistrement W4285241727 · doi:10.4236/as.2022.135042

An Integrated Framework for Regional Assessment of Water, Energy, and Nutrients from Food Loss of Selected Crops in the Lower Fraser Valley, Canada

2022· article· en· W4285241727 sur OpenAlexaffabout
Ana C. Reinesch, Lewis Fausak, Anne M. Joseph, Skylar Kylstra, L. M. Lavkulich

Notice bibliographique

RevueAgricultural Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityAgricultureEnvironmental scienceVirtual waterFood energyWater useFood chainNutrientIrrigationWater securityWater resourcesWater scarcityAgroforestryAgricultural economicsWater resource managementAgronomyBiologyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there is no global shortage of food or water, food security has not been achieved, as human activity has turned these vital resources into “waste”. Wasted food not only loses valuable water resources but embedded calories of human energy and nutrients for healthy human populations. The Food and Agricultural Organization of the United Nations, in addressing these concerns, focuses on a global scale largely on an economic estimate of individual components of energy or water or nutrient loss. It is suggested that more information is required through local or regional assessments to provide better estimates, incorporating regional factors of the losses along the food supply chain. To address this suggestion, this study focused on an intensive agricultural and rapidly urbanizing region of Canada, the Lower Fraser Valley of British Columbia. Seven selected crops, including annual crops such as green peas, sweet corn and potato, and perennial crops that included three berry crops were assessed for their water, both constituent and virtual, as well as embedded energy, protein, and Vitamin C. Annual virtual water losses were higher for sprinkler than drip irrigation, ranging from 82 × 106 kg of water for strawberry to 7570 × 106 kg for blueberry. These high virtual water losses estimated along the food chain confirm the significance of food loss impacts on local water resources. Estimates of losses of food in kg were highest at the consumer level along the food chain and it was estimated that wasted food from the seven crops selected would have supplied the protein and caloric energy of over 33,000 men per year and Vitamin C of about 240,000 men per year. This assessment increases the awareness of food loss impacts from a regional perspective and provides a framework for future research on both environmental and nutritional implications of wasted food.

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 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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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