Carbon Footprint of the Food Industry and ESG-Related Business Promotion
Notice bibliographique
Résumé
The carbon emissions of the food industry account for a significant proportion of the overall carbon emissions. Figuring out the carbon footprint of the food industry is a great way to find out the reason for the large amount of carbon emissions. In this part, the paper selected several variations that may have some influence on carbon emissions and did some intensive studies to figure out which one is the major factor. By analyzing through life cycle assessment and regression by Random Forest, it was figured that fertilizer is the most influential factor in carbon emissions, and focusing more on the usage of compound fertilizer and decreasing the usage of other kinds of fertilizer can effectively reduce the carbon emissions. Then the paper tried to figure out whether the reduction is realistic, and the paper did research in the financial field. The paper did an ESG score ranking of the fertilizer company, cultivated the investment weight in the portfolio, and did a risk rating of them. The research adopted the Grey Forecasting Model and quadratic Optimization Formulation to process data. Through the simple study of the carbon footprint of fertilizers and an analysis of the investment ratio of investors, it is finally found that to economically promote and support the development of carbon-reducing compound fertilizers by business is essential. Besides, it coincides with investors’ interests.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».