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Enregistrement W4380737903 · doi:10.1016/j.spc.2023.06.010

Development of a life cycle impact assessment methodology for animal welfare with an application in the poultry industry

2023· article· en· W4380737903 sur OpenAlex
Ian Turner, Davoud Heidari, Tina M. Widowski, Nathan Pelletier

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSustainable Production and Consumption · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnimal welfareStakeholderLife-cycle assessmentWelfareImpact assessmentBusinessEnvironmental impact assessmentLivestockRisk assessmentProcess (computing)Risk analysis (engineering)Environmental resource managementPublic economicsEnvironmental economicsEconomicsComputer scienceProduction (economics)BiologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, assessment of animal welfare impacts remains largely unconsidered in life cycle assessment (LCA). Two previous attempts have been made to integrate animal welfare assessment into the LCA framework, both of which are insufficient in their coverage of the numerous factors contributing to animal welfare impacts. Here, a novel type 1 (i.e., reference scale) life cycle impact assessment method is proposed for animal welfare assessment of laying hens. This includes identification of all requisite components of a life cycle impact assessment method (i.e., area of protection, stakeholder and impact categories, impact subcategories, inventory indicators and data requirements, and characterization factors) based on a review of the animal welfare literature, in line with best practices in both the animal welfare science, and life cycle assessment fields. The proposed method is subsequently tested using a case study of the Canadian egg industry, and levels of relative risk for different impact subcategories related to animal biological health, behaviour, and affective state are calculated. This method provides results in line with expectations based on the animal welfare literature. Further, the process used for development of this method is generalizable, and may be applied to development of similar methods for assessment of other livestock species, as the area of protection, stakeholder and impact categories, and impact subcategories are not species specific. This method improves upon previous efforts to incorporate animal welfare assessment into the LCA framework. Continued improvement is necessary however, particularly with respect to incorporation of additional hen life cycle stages, modeling of affective state and positive welfare contributions, and uncertainty assessment. Continued development of animal welfare LCIA methods is necessary given the growing status of animal welfare as an issue of concern worldwide, and to ensure net-positive sustainability outcomes in food systems.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,327

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,306 · 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