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Enregistrement W4296311674 · doi:10.1016/j.isci.2022.105048

A new dietary guideline balancing sustainability and nutrition for China’s rural and urban residents

2022· article· en· W4296311674 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Anhui ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUrbanizationSustainabilityEutrophicationChinaLife-cycle assessmentSocioeconomic statusEnvironmental qualityGreenhouse gasEnvironmental healthEnvironmental scienceEnvironmental protectionGeographyAgricultural economicsNatural resource economicsNutrientProduction (economics)BiologyEcologyMedicineEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diets have important but often complex implications for both environmental quality and nutrition. We establish a production-oriented life cycle model to quantify and compare the farm-to-gate environmental impacts and food nutritional qualities underlying rural and urban diets in China from 1980 to 2019, a period of rapid urbanization and socioeconomic changes. The environmental impacts of rural diets were generally higher than those of urban diets, but this gap reduced after 2000. Environmental and nutritional values varied considerably across the 31 Chinese provinces due to their different food intakes and dietary structures. Dietary changes coinciding with urbanization increased greenhouse gas emissions, eutrophication potential, and nutritional quality, but decreased energy consumption and acidification potential. Based on our results, we propose a new dietary guideline to mitigate environmental impacts and improve nutritional quality.

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.

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)0,001
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,233 · 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