Dietary GHG emissions from 2.7 billion people already exceed the personal carbon footprint needed to achieve the 2 °C climate goal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our current global food system is failing to feed the world while simultaneously emitting between 26%–34% of greenhouse gases (GHGs) that alone could preclude us from meeting the Paris climate agreement goal of limiting warming to 1.5 °C or 2 °C above pre-industrial levels. But emissions from food consumption are not uniform amongst the world’s inhabitants and thus, we estimate those differentiated responsibilities. As expected, the emissions from those barely eating enough to survive are among the lowest. But the interplay of production practices, trade, dietary preferences, the nutrition transition, and within-country inequality in access to food shape the variations in global food system emissions. By combining the most recent estimates of access to food by income decile with trade-adjusted GHG emissions data for food, we present estimates of the inequality in emissions from food consumption on a global scale. We find that the top 15% of emitters account for 30% of the total emissions, equalling the contribution of the bottom 50%. Furthermore, we assess the reductions required from the top emitters to achieve two goals. First, to yield space for increased emissions to those not meeting basic dietary requirements to thrive; we find that only an additional 0.4% of the population in 2012 would need to cap their emissions so that 8.8% of the population can increase their emissions and be able to thrive. Second, to reduce agricultural GHG emissions to meet the 2 °C goal, we find that, between 40%–45% of the world’s population in 2012 consumed diets above a target per capita cap, while 89%–91% consumed diets above a target per capita cap calculated using a future 2050 population. This means that efforts to reduce emissions from the food system will be part of almost everyone’s life up to 2050 but for at least 40% that responsibility starts now.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».