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Enregistrement W4367183078 · doi:10.3390/ani13091479

Life Cycle Assessment Project for the Brazilian Egg Industry

2023· review· en· W4367183078 sur OpenAlexaff
Fabiane de Fátima Maciel, Richard S. Gates, Ilda de Fátima Ferreira Tinôco, Fernanda Campos de Sousa, Nathan Pelletier, Maro A. Ibarburu-Blanc, Carlos Eduardo Alves Oliveira

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensOkanagan University College
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Federal de ViçosaIowa State University
Mots-clésLife-cycle assessmentProduction (economics)Environmental impact assessmentConsumption (sociology)Carbon footprintBusinessScale (ratio)Ecological footprintEnvironmental economicsSustainabilityNatural resource economicsGreenhouse gasEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brazil is among the ten largest egg producers in the world. The domestic consumption of Brazilian eggs is 99.6%, the rest being exported to more than 82 countries, with an expectation of growth in the foreign market. The Brazilian egg industry has evolved considerably in recent decades, incorporating new technologies and smart practices. However, there is no assessment of how production could become more sustainable over the years. The LCA (Life Cycle Assessment) approach aims to recognize the polluting potential, identify the environmental impacts generated and reduce these impacts throughout production. On a global scale, researchers approach LCA as a constructive and quantitative technique, and there is great interest in implementing an LCA for the Brazilian egg production sector. With the aim of introducing the LCA methodology to the Brazilian egg industry, this review presents the concept and accounting structure of LCA through LCI (Life Cycle Inventory) and LCIA (Life Cycle Impact Assessment), based on the ISO 14040 and 14044:2006 standards, to quantify the environmental performance of production and identify areas for future improvement, thus promoting the environmental footprint of the Brazilian egg industry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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