Cleaner production pathways in the fruit juice sector with a case study on pomegranate juice
Notice bibliographique
Résumé
The agri-food sector significantly contributes to environmental pressures, driving the need for more sustainable production models. Circular bioeconomy strategies, particularly those valorizing food processing residues, offer promising solutions by reducing impacts while generating added value. In line with that, the current study presents the first comprehensive life cycle assessment (LCA) of pomegranate juice production, comparing linear and circular configurations. In the linear system, residues are discarded or used as low-value animal feed, whereas the circular systems apply a biorefinery approach to convert pomegranate peel into high-value co-products. Two circular scenarios were evaluated, i.e, Sc-1, integrating the recovery of pectin, ellagic acid, and lignin, and Sc-2, involving the recovery of pectin, polyphenols, and bioethanol, alongside the juice production system. LCA of a 160-g pomegranate juice pack showed that circular strategies substantially reduced environmental impacts. In Sc-1 and Sc-2, global warming potential decreased by 26.8 % and 25.9 %, respectively. Similar reductions were observed across other impact categories. Human health damage category also declined by 25.5 % and 25.9 %, ecosystem damage category by 27.6 % and 26.1 %, and resource damage category by 27.5 % and 25.9 % in Sc-1 and Sc-2 relative to the linear system. Total weighted environmental damage decreased by 25.63 % in Sc1 and 25.89 % in Sc-2, with the largest improvements observed in human health, followed by ecosystem quality and resource scarcity. These results demonstrate that valorizing pomegranate peel within circular production systems not only markedly lowers environmental impacts but also offers a scalable strategy for sustainable and resource-efficient fruit juice production.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».