Can the broiler industry rely on results of existing life cycle assessment and environmental assessments studies to inform broilers’ nutritional strategies?
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this systematic review is to investigate the applicability of the results from existing life cycle analysis (LCA) and environmental assessments studies in informing nutritional strategies for environmentally sustainable poultry meat production. This paper reports on a Rapid Evidence Assessment (REA) of articles published between 2000 and 2020. The studies reviewed were conducted in developed countries including UK, France, Germany, Sweden, Norway, The Netherlands, Denmark, Belgium, Canada, and USA. All articles were written in English. The REA includes studies on LCA of differing strains of meat poultry and production systems, studies on poultry manure emission and studies on environmental assessments of plant-based feed ingredients. The review covered studies on soil carbon dynamics associated with plant-based ingredients. Web of Science, Scopus, and PubMed were used to obtain the 6,142 population articles. The multistage screening process resulted in 29 studies from which 15 studies included LCA while the rest 14 studies analyzed NH3 emission of broilers. All studies based on LCA were descriptive and did not include replications. Only 12 studies assessed the effect of interventions to reduce NH3 emission of broiler litter using replicated layout designs. It is concluded that the broiler industry in UK, EU, and North America cannot rely on results of existing LCA and environmental assessments studies to inform their nutritional strategy and poultry meat production due to a shortage of reliable in vivo data assessing interventions in controlled studies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».