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Enregistrement W4386636555 · doi:10.1038/s41467-023-40899-2

Feeding climate and biodiversity goals with novel plant-based meat and milk alternatives

2023· article· en· W4386636555 sur OpenAlexaboutno aff
Marta Kozicka, Peter Havlík, Hugo Valin, Eva Wollenberg, Андре Депперманн, David Leclère, Pekka Lauri, Rebekah Moses, Esther Boere, Stefan Frank, Chris Davis, Esther Park, Noel Gurwick

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersEuropean CommissionUnited States Agency for International Development
Mots-clésBiodiversityAgricultureGreenhouse gasLand useAgricultural landClimate changeNatural resource economicsAgroforestryEcosystem servicesFood securityEcosystemEnvironmental scienceEnvironmental protectionBusinessEnvironmental resource managementGeographyEcologyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-based animal product alternatives are increasingly promoted to achieve more sustainable diets. Here, we use a global economic land use model to assess the food system-wide impacts of a global dietary shift towards these alternatives. We find a substantial reduction in the global environmental impacts by 2050 if globally 50% of the main animal products (pork, chicken, beef and milk) are substituted-net reduction of forest and natural land is almost fully halted and agriculture and land use GHG emissions decline by 31% in 2050 compared to 2020. If spared agricultural land within forest ecosystems is restored to forest, climate benefits could double, reaching 92% of the previously estimated land sector mitigation potential. Furthermore, the restored area could contribute to 13-25% of the estimated global land restoration needs under target 2 from the Kunming Montreal Global Biodiversity Framework by 2030, and future declines in ecosystem integrity by 2050 would be more than halved. The distribution of these impacts varies across regions-the main impacts on agricultural input use are in China and on environmental outcomes in Sub-Saharan Africa and South America. While beef replacement provides the largest impacts, substituting multiple products is synergistic.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations138
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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