A review of life cycle impacts of different pathways for converting food waste into livestock feed
Notice bibliographique
Résumé
The concept of direct valorization of food waste to livestock feed has garnered increasing attention as a potential solution to reduce the significant environmental impacts of both food waste disposal and livestock production. Much of that interest lies in the arena of Life Cycle Assessment (LCA) since it is the preferred approach to evaluate the systems-level environmental performance of agri-food systems. It remains unclear, however, which specific substrate types and technologies should be prioritized for detailed LCA scrutiny under various regional and socio-economic contexts. This review aims to contribute towards filling this knowledge gap by synthesizing existing literature on the topic, identifying areas of improvement, and suggesting priority future research directions. Towards that end, 27 relevant research articles found through a keyword search and shortlisted using the PRISMA method and specific exclusion criteria were reviewed. The results showed that mixed food waste from households, supermarkets, and restaurants was the most studied substrate. A majority (56 %) of the studies either investigated a theoretical assumption-based system or did not include any information at all regarding the technology readiness of their studied system. Six of the seven commercial-scale facilities found in the review were from Asia, reflecting the supportive regulatory environments in this context. The majority of the studies identifying monogastrics as the target species indicated the valorized feed to be incomplete and requiring conventional feed supplementation. The review highlighted the substrate drying process as the largest contributor to the life cycle environmental impacts of food waste to feed valorization, accounting for up to 94 % of Global Warming Potential (GWP) burdens. Specific hotspot mitigation measures were discussed, such as adopting renewable energy sources, energy recycling, and more efficient substrate drying technology. Several LCA-specific issues were also highlighted in this review, such as ambiguity regarding the selection of impact categories, reporting single score results, or using uncommon units. Based on these findings, the review highlights the need for more LCA studies on commercial scale food waste to feed valorization systems, the need to further explore the impacts of avoided landfill emissions, and conduct more holistic assessments taking into account infrastructure availability and techno-economic viability.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».