An assessment of the environmental sustainability of beef production in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the environmental impacts of beef cattle production and their effects on the overall sustainability of Canadian beef production. Cradle to farm gate, cradle to processor’s gate, and cradle to consumer plate life cycle assessments were carried out to quantify greenhouse gases (GHG), resource use (i.e., water, land, and fuel), and potential water and air pollution (i.e., freshwater eutrophication, terrestrial acidification, and photochemical oxidants formation). Across the production chain, feed production had the greatest impact on most environmental indicators. The GHG intensity without dairy meat was estimated as 10.4 kg CO2-eq per kg of live weight (LW), corresponding to 32.8 kg CO2-eq per kg of consumed boneless beef. Including dairy meat reduced GHG intensity by 5.8% (0.6 kg CO2-eq kg LW–1) compared to when it was excluded. Other environmental metrics per kg of LW were 657 L, 38.7 m2 annual crop-eq, 0.4 kg oil-eq, 2.6 kg P-eq, 115.9 kg SO2-eq, and 8.7 kg NOx-eq for water use, land use, fossil fuel use, freshwater eutrophication, terrestrial acidification, and photochemical oxidants, respectively. Data provide benchmarks for use in future regional and national assessments that are designed to encourage the adoption of sustainable management practices that can lower the environmental footprint of Canadian beef production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».