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Enregistrement W4386275955 · doi:10.1080/00439339.2023.2250326

The environmental impacts of commercial poultry production systems using life cycle assessment: a review

2023· review· en· W4386275955 sur OpenAlexaff
Kamran Kheiralipour, Shahin Rafiee, Mahmoud Karimi, Mohammad Nadimi, Jitendra Paliwal

Notice bibliographique

RevueWorld s Poultry Science Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentSustainabilityProduction (economics)Ecological footprintBusinessEnvironmental impact assessmentCarbon footprintEnvironmental economicsEnvironmental resource managementAgricultureWork (physics)Poultry farmingNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental scienceGreenhouse gasEngineeringEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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