Carbon footprints and CO<sub>2</sub> removal in primary production of coffee: a meta-analytical review
Notice bibliographique
Résumé
Producing countries and value-chain participants are seeking to minimize the effect of coffee production on global warming. In support of this goal, we present a global review of carbon footprints and atmospheric-CO 2 removal rates in primary production of coffee, based on 21 studies of carbon footprint and 16 with data on CO 2 removal rate. We aimed to characterize typical values, identify determinants, compare arabica and robusta coffee, compare cropping systems, and suggest ways of reducing footprints and increasing CO 2 removal rates. The median ± interquartile range of carbon footprints of coffee production were 2954 ± 3636 CO 2 e ha −1 year −1 (area carbon footprint, ACF) and 2.18 ± 2.04 CO 2 e kg −1 green beans (product carbon footprint, PCF). Manufacture and application of fertilizers, particularly nitrogenous fertilizers, were almost always the main emissions sources (65%–100% of the total). ACF was significantly higher in arabica than robusta, while ACFs of agroforestry and organic systems were <50% of those of unshaded and non-organic systems; these differences were also significant. PCF of organic production was significantly lower than that of non-organic production, but marginally so; no other significant differences in PCF were found. The median CO 2 removal rate of unshaded production was 6990 ± 3405 kg CO 2 ha −1 year −1 . For agroforestry production the median was much higher (17 676 ± 3971 kg CO 2 ha −1 year −1 ). Removal rates of organic and non-organic production did not differ significantly. We present a generalized approach for reducing the overall global-warming effect of coffee production, consisting of 10 options for interventions within an overarching principle of zero deforestation. Wider use of agroforestry production and use of organic nitrogen sources are features of eight of the interventions. Implementation of the interventions will also require the building of enabling frameworks that allow farmers to meet climate-change mitigation goals without sacrificing productivity or profitability.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».