Complementary strengths of water footprint and life cycle assessments in analyzing global freshwater appropriation and its local impacts – Recommendations from an Interdisciplinary discussion series
Notice bibliographique
Résumé
• Assessing water use along supply chains is key in addressing global water challenges. • Water Footprint and Life Cycle Assessment are not in competition with each other. • The methods have strengths and weaknesses in relation to different questions. • Recommendations for application-dependent uses are provided. Considering globally increasing water challenges, the analysis of water use along supply chains is of great relevance and can be tackled by mainly two methodological approaches: Water Footprint Assessment (WFA) and Life Cycle Assessment (LCA). While sharing the same goal of promoting sustainable water use, both methods developed in different contexts and scientific communities. This has led to heated debates on methodological presuppositions that at times has become unconstructive. To build mutual understanding and enable a fruitful cooperation, researchers from both communities have exchanged over the course of two years. This paper summarizes the outcomes of this discussion series by providing i) a description of the development of both approaches and their ways of assessing freshwater consumption and pollution, ii) an application in a case study, and iii) an analysis of strengths and weaknesses in relation to questions decision-makers may have. Our analysis revealed that WFA’s strength lies in its ability to measure freshwater appropriation, water-use efficiency, water scarcity and total pollution levels. This makes WFA particularly useful for crop selection as well as agricultural and river basin water management. With its focus on assessing impacts, LCA is strong in quantifying potential consequences of water use for humans and ecosystems. This makes it particularly useful for assessing complex supply chains and for analysing water-related impacts in combination with other environmental aspects. Rather than being in competition with each other, we emphasize the individual and complementary strengths of both approaches and their joint efforts in addressing the world’s pressing water challenges.
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 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 | 0,225 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,021 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».