Integrating health, nutrition, and environmental impacts of foods: a life cycle impact assessment and modelling analysis of foods in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the urgency of transitioning towards sustainable nutrition, dietary shifts that provide co-benefits to human health and the environment are imperative. There is currently no database of the environmental impacts of foods that reflects Canada's unique geographical and agri-climatic context and regional inputs and emissions. To determine sustainable diets, harmonising nutritional considerations with environmental impacts is also essential for an equitable comparison of foods. We aimed to develop a Canadian Food Life Cycle Inventory database and a multidimensional index to enable a joint assessment of the health and environmental impacts of foods in Canada. METHODS: The Canadian Food Life Cycle Inventory database uses life cycle assessment methodology to evaluate environmental impacts. The datasets mirror Canada's food consumption patterns, averaging the spectrum of agricultural practices weighted by domestic production and import shares. The database is structured according to the nomenclature and categorisation of the Canadian Nutrient File. Environmental sustainability is assessed using a cradle-to-grave approach, including indicators such as greenhouse gas emissions, eutrophication, particulate matter, freshwater usage, land use, non-renewable energy consumption, and food loss and waste. Environmental impacts are quantified through an environmental impact score (EIS) assigned to each impact category for a given food. The EIS-nutrition (EIS-N) integrates the evaluation of nutritional quality with environmental impacts using Nutri-Score, a validated food nutrient-profiling tool. The EIS-N is modelled as a ratio of the EIS to the Nutri-Score values. FINDINGS: Preliminary results show the greatest environmental impacts for animal-based foods, particularly beef, in agreement with current literature. Foods with greater nutritional quality also generally show greater environmental sustainability, with some exceptions for particular impact categories. INTERPRETATION: The database and index have potential to serve as powerful tools to support researchers, policy makers, and consumers, harnessing big data to drive efficient food and climate solutions for systems transformation. FUNDING: Province of Ontario and University of Toronto, CIHR SMART Healthy Cities Training Platform, and University of Toronto's Temerty Faculty of Medicine.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».