Developing a methodological framework for consequential life cycle assessment with an illustrative application to plant protein extraction
Notice bibliographique
Résumé
Consequential Life Cycle Assessment (CLCA) can play an important role in providing insights for decision-makers regarding potential market-mediated resource/environmental consequences stemming from changes in product systems. However, the consistent application of CLCA encounters challenges due to the absence of common guidelines. This systematic review studied different sets of literature to develop a methodological framework for CLCA of plant protein extraction through fractionation, using Canada as an example. Given that economic models are integral components of CLCA, this systematic review offers a comprehensive survey of the economic models employed in 18 CLCA studies, shedding light on their respective strengths and weaknesses. Notably, the study identifies the use of both Computable General Equilibrium and Partial Equilibrium models for enabling the analysis of large-scale and long-term changes. The estimation of land use changes (both direct and indirect) is an integral part and economic models are instrumental in quantifying indirect land use changes. For characterizing the common modelling practices in the agri-food sector, 33 CLCA studies were reviewed to extract information on the decision context, time horizon, identification of marginal/substitutable markets, uncertainty and sensitivity analyses, etc. ‘Increased supply’ and ‘increased demand’ are both found to be important decision contexts. It is a common practice to identify marginal markets based on assumptions, literature, and other sources along with employing economic models for some cases. However, economic models in the agri-food studies were used more often for estimating land use change impacts. To elaborate the case study of plant protein extraction (i.e., pea fractionation), some of the alternative uses of the co-products of pea fractionation processes as a basis for determining probable marginal markets were identified. Building upon these findings, the review culminates in the proposal of a detailed methodological framework for CLCA applied to pea fractionation, incorporating considerations of marginal markets that revolve around utilizing co-products like pea starch and pea fibre. Future research could focus on identifying marginal markets relevant to the Canadian landscape, thereby enhancing the applicability and relevance of CLCA within this region.
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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 | 0,038 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».