Spatialized Life Cycle Assessment of Fluid Milk Production and Consumption in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Understanding the main factors affecting the environmental impacts of milk production and consumption along the value chain is key towards reducing these impacts. This paper aims to present detailed spatialized distributions of impacts associated with milk production and consumption across the United States (U.S.), accounting for locations of both feed and on-farm activities, as well as variations in impact intensity. Using a Life Cycle Analysis (LCA) approach, focus is given to impacts related to (a) water consumption, (b) eutrophication of marine and freshwater, (c) land use, (d) human toxicity and ecotoxicity, and (e) greenhouse gases. Methods: Drawing on data representing regional agricultural practices, feed production is modelled for 50 states and 18 main watersheds and linked to regions of milk production in a spatialized matrix-based approach to yield milk produced at farm gate. Milk processing, distribution, retail, and consumption are then modelled at a national level, accounting for retail and consumer losses. Custom characterization factors are developed for freshwater and marine eutrophication in the U.S. context. Results and discussion: In the overall life cycle, up to 30% of the impact per kg milk consumed is due to milk losses that occur during the retail and consumption phases (i.e., after production), emphasizing the importance of differentiating between farm gate and consumer estimates. Water scarcity is the impact category with the highest spatial variability. Watersheds in the western part of the U.S. are the dominant contributors to the total water consumed, with 80% of water scarcity impacts driven by only 40% of the total milk production. Freshwater eutrophication also has strong spatial variation, with high persistence of emitted phosphorus in Midwest and Great Lakes area, but high freshwater eutrophication impacts associated with extant phosphorus concentration above 100 µg/L in the California, Missouri, and Upper Mississippi water basins. Overall, normalized impacts of fluid milk consumption represent 0.25% to 0.8% of the annual average impact of a person living in the U.S. As milk at farm gate is used for fluid milk and other dairy products, the production of milk at farm gate represents 0.5% to 3% of this annual impact. Dominant contributions to human health impacts are from fine particulate matter and from climate change, whereas ecosystem impacts of milk are mostly due to land use and water consumption. Conclusion: This study provides a systematic, national perspective on the environmental impacts of milk production and consumption in the United States, showing high spatial variation in inputs, farm practices, and impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».