Seaweed as a climate fix for meat and dairy production: an LCA perspective
Notice bibliographique
Résumé
Livestock supply chains contribute a substantial share of global anthropogenic greenhouse gas (GHG) emissions, with enteric methane (CH₄) from ruminants being a key driver. Seaweed-derived feed additives have been proposed as a CH₄ mitigation strategy, but their broader environmental trade-offs remain unclear. This study applies life cycle assessment (LCA) to evaluate seven seaweed-supplemented scenarios across beef, dairy, and sheep production, assessing climate change, marine and freshwater eutrophication, land use, fossil fuel depletion, and water use. Results indicate that while certain seaweed additives can lower CH₄ emissions in vitro, real-world reductions in total GHG emissions remain modest. Energy-intensive processing and long transport distances can offset CH₄ abatement gains, with only scenarios utilizing low-impact by-products achieving net climate benefits. Sensitivity analyses highlight the importance of Global Warming Potential (GWP) time horizon selection, energy sources, and grazing practices in determining overall environmental performance. Optimizing algae sourcing, processing, and application will be essential to realizing meaningful and scalable mitigation potential in ruminant systems. While seaweed additives can contribute to CH₄ reduction, this study concludes they will not single-handedly deliver transformative climate benefits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».