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Enregistrement W4400775225 · doi:10.47328/ufvbbt.2024.171

Life cycle assessment of the brazilian egg industry

2024· dissertation· en· W4400775225 sur OpenAlexaboutno aff
Fabiane de Fátima Maciel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLife-cycle assessmentSustainabilityProduction (economics)Ranking (information retrieval)Agricultural scienceProduct (mathematics)Agricultural economicsEnvironmental scienceBusinessGeographyEngineeringNatural resource economicsMathematicsEcologyBiologyEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brazil stands out as one of the world's main producers of animal protein, ranking sixth in global egg production. However, production growth, along with environmental impacts, pose a potential threat to the sustainability of the food system. Methods for evaluating and quantifying the environmental impacts generated by Brazilian egg production remain scarce, lacking current reports on comparative effects or guiding standards. Therefore, new production systems are being implemented slowly, as the adoption of new systems can impact the price of the product and make it less accessible to the consumer. With the aim of supporting and promoting improvements related to sustainability in the Brazilian egg industry, this study aims to carry out an assessment of the life cycle, from the cradle to the farm gate, in accordance with ISO 14040 and 14044 standards, for the intensive production of eggs in cages. Egg production-related emissions results were 65.06 kg SO2 eq., 27.74 kg N eq., 3,086.71 kg CO2 eq., 75,152.66 CTUe, 2.75E-05 CFC-11 eq.; 1,0044.68 kg MJ eq. per ton of eggs produced. When considering the results of CO2 emissions eq. in international life cycle assessments in egg production, the values represent 1.4 to 5.58 kg of CO2 eq. per kg of egg produced. Countries such as Czech Republic, Canada, USA, UK, Australia and Sweden have smaller carbon footprints when compared to Brazilian production. While Mexico, Spain and the Netherlands represent larger footprints than Brazilian egg production. When comparing the results of this study with the values of the environmental impacts of Brazilian agro-industrial productions, egg production represents impacts relatively close to the average impacts of broiler and swine production. To compose this work, four articles were developed. The first two articles dealt with the state of the art in approaching the topics: I) life cycle thinking as a qualitative model and life cycle assessment as a quantitative scientific method; II) assessment of the life cycle of egg production, focusing on international studies, but aimed at assessing the life cycle of the Brazilian egg industry. The last two scientific articles address: III) the modeling of the composting area included as part of the life cycle inventory; IV) the final assessment of all environmental impacts related to the production of eggs and related products in the intensive cage system. As this is the first assessment of the life cycle of the Brazilian egg industry, the results presented may serve as a comparative reference for future studies and data analyzes in different egg production systems in Brazil. These findings provide a basis for continued efforts to improve sustainability practices in the industry and offer valuable information for stakeholders seeking to implement effective interventions for a more sustainable egg production system in the country. Keywords: Agricultural sector. Category of impacts. Emissions. Environmental impacts. Inventory analysis. Productive chain. Sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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