The environmental impacts of commercial poultry production systems using life cycle assessment: a review
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARYWith the ever-increasing world population, there is a need for the agri-food industry to adopt sustainable practices with a reduced environmental footprint. Life cycle assessment (LCA) is an established methodology to determine and evaluate the environmental impacts of production activities (commodity or service) on human health, ecosystem quality, global warming, resources and water with the ultimate goal of eliminating or decreasing those undesired impacts. Over the past decade, the LCA method has been vastly applied to estimate the environmental loads in various industries, including agri-food, to evaluate all stages of activities, such as extraction, production, transportation, consumption, recycling and reuse. The present work aims to contribute to the ongoing efforts in enhancing the efficiency of agri-food production systems by reviewing the environmental impacts in the commercial poultry industry using the LCA methodology. Our focus is on assessing the environmental impact of meat and egg production across different commercial poultry species, specifically chicken, ostrich and turkey, as well as poultry egg production systems. The findings underscore the considerable role of inputs such as feed and energy, as well as farming processes, in the environmental footprint of commercial poultry systems. To improve sustainability, stakeholders must prioritise enhancing feed and energy efficiency while reducing farm emissions. Future trends and potential applications of LCA are also discussed to advance sustainable practices within poultry production systems. The outcome of the present study provides valuable insights for decision-makers and stakeholders seeking to reduce the environmental footprint of poultry production. By integrating LCA methodologies across all production stages, informed choices can be made to enhance the efficiency and sustainability of agri-food production systems.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».