Towards cellular agriculture: An exploratory supply chain model
Notice bibliographique
Résumé
Cellular agriculture, which uses biotechnology to produce animal-derived products, has been identified as a possible solution to reduce the negative environmental impacts associated with traditional meat and dairy production. However, available life cycle and techno-economic assessments for cultured meat production suggest that additional environmental and cost improvements are needed to compete with traditional meat production methods. The adoption of circular supply chains has been found to improve the economic and environmental outcomes of production processes. The use of agricultural and food byproducts, such as hydrolyzed soymeal, as a source of amino acids has been identified as a way to reduce cost and environmental impacts. However, the impact of these undefined sources on cell production efficiency is largely unknown. The aim of this paper is to develop a novel exploratory supply chain model for a viable large-scale cellular agriculture network that considers facility location, ingredient blending, capacity design and technology selection problems. A bi-objective mixed integer linear programming model is developed to investigate the dynamics between demand, capacity design, location, ingredient blending and technology selection decisions as well as trade offs when optimizing for cost versus carbon emissions. Useful managerial insights are developed through various computational experiments, including modeling supply chain network design under deterministic and stochastic demand and the development of iso-cost curves to help decision makers design the optimal blending of chemically undefined byproduct ingredients with pure pharmaceutically sourced ingredients. • Cellular agriculture makes meat and dairy products via biotechnological processes. • Cell Ag has potential to reduce the environmental impact of meat/dairy production. • An exploratory supply chain model for a large-scale Cell Ag network is developed. • Addresses location–allocation, blending, capacity, tech selection/sizing decisions. • Dynamics and trade-offs of design factors, costs and carbon emissions are studied.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».