Life cycle assessment of a commercial-scale valorized grocery food waste product and its potential use as a sustainable feed input for egg production
Notice bibliographique
Résumé
Food waste is a major sustainability challenge in modern society. Livestock production also presents core sustainability challenges, notably due to its demand for feed inputs and associated impacts. Directly valorizing food wastes to livestock feed at a commercial scale has hence emerged as a potential strategy to solve both problems. However, case studies of such systems are limited, particularly in western countries, representing an important knowledge gap. This study reports a cradle-to-gate Life Cycle Assessment of a commercial-scale grocery waste-to-poultry feed input production system based in Pennsylvania, and the use of the resultant feed product for egg production in Canada. Findings for the valorized input product system showed a net environmental benefit for climate change and eutrophication impact categories due to avoided landfill emissions when no landfill gas collection is assumed. Using feed containing 5% valorized product in egg production reduced the life cycle environmental impacts of conventional Canadian eggs in 10 out of 11 impact categories, including a 17% impact reduction in climate change at the 20-year horizon. However, fossil fuel depletion saw a 57% increase in impacts, due to process and technical inefficiencies in the studied product system and Pennsylvania’s reliance on fossil fuel for electricity production. Contribution, scenarios, and sensitivity analyses highlighted the importance of utilizing green energy sources, along with efficient transportation and substrate drying technologies. The study also highlighted the need for further research to optimize the inclusion rate of the valorized product in poultry feeds, and better resolved regional, infrastructural, and logistical contexts.
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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 ».