Carbon footprint of primary production of cacao: a meta-analytical review
Notice bibliographique
Résumé
Cacao production occupies ≈120 000 km 2 globally. Cacao beans are the most valuable agricultural export of four African countries and of importance in several other tropical countries. Greenhouse-gas emissions from cacao production are therefore of interest, as is the potential of the crop for mitigation of emissions by carbon sequestration. We present a global review of carbon footprints and CO 2 removal rates in primary production of cacao. We aim to characterize typical overall values, identify determinants of footprints and removal rates, compare cropping systems, and suggest ways of reducing carbon footprints and increasing CO 2 removal rates. The median ± interquartile range carbon footprints of cacao production, excluding any associated deforestation, were 732 ± 1318.5 kg CO 2 e ha −1 (area carbon footprint, ACF) and 1.55 ± 2.703 kg CO 2 e kg −1 dry beans (product carbon footprint, PCF). The typical ranges of ACF and PCF, defined as those from the first to the eighth decile, were 26–1691 kg CO 2 e ha −1 year −1 and 0.05–3.74 kg CO 2 e kg −1 dry beans, respectively. Nitrogenous fertilizers and harvest residues were the most important emissions sources. The ACF of agroforestry production was significantly lower than that of unshaded production, as were yields. The PCF of agroforestry systems did not differ significantly from unshaded systems. The mean ACF and PCFs of organic production were significantly lower than those of nonorganic production. CO 2 removal rates were considerably larger than carbon emissions (ACF values), particularly for agroforestry production (median ± interquartile range of 3445 ± 1952 kg CO 2 ha −1 year −1 and 10 237 ± 4178 kg CO 2 ha −1 year −1 for unshaded and agroforestry production, respectively). CO 2 removal rates in organic and nonorganic production did not differ significantly. We present a generalized approach for reducing the overall global-warming effect of cacao production, consisting of 12 specific intervention options within an overarching principle of zero deforestation. Improved management of harvest residues, wider use of agroforestry production, and use of organic nitrogen sources are central to enhancing the interventions. Implementation of 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 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 | 0,000 |
| 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 ».