Environmental Impacts of the Brazilian Egg Industry: Life Cycle Assessment of the Battery Cage Production System
Notice bibliographique
Résumé
Brazil stands as one of the world’s leading producers of animal protein, ranking sixth in global egg production. However, estimated growth in production demand, along with environmental impacts, represents a potential threat to the sustainability of the food system. Methods for assessing and quantifying the environmental impacts generated by Brazilian egg production remain scarce, lacking current reports on comparative effects or guiding standards. The objective of this study was to conduct a life cycle assessment from cradle to farm gate, adhering to ISO 14040 and 14044 standards, for the battery cage egg production systems and associated products in Brazil, with the aim of supporting and promoting sustainability improvements in the Brazilian egg industry. The entire life cycle modeling and process sustainability analysis were executed using the openLCA software, integrated with the Ecoinvent database. Emissions related to egg production yielded results of 65.06 kg SO2 eq., 27.74 kg N eq., 3086.71 kg CO2 eq., 75,152.66 CTUe, 2.75 × 10−5 CFC-11 eq., and 10,044.68 kg MJ eq. per ton of eggs produced. These findings can serve as comparative benchmarks for future studies and for analyzing data across different egg production systems in Brazil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».