An Integrated Framework for Regional Assessment of Water, Energy, and Nutrients from Food Loss of Selected Crops in the Lower Fraser Valley, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».