Food Losses and Waste in China and Their Implication\nfor Water and Land
Notice bibliographique
Résumé
Conventional\napproaches to food security are questionable due to\ntheir emphasis on food production and corresponding neglect of the\nhuge amount of food losses and waste. We provide a comprehensive review\non available information concerning China’s food losses and\nwaste. The results show that the food loss rate (FLR) of grains in\nthe entire supply chain is 19.0% ± 5.8% in China, with the consumer\nsegment having the single largest portion of food waste of 7.3% ±\n4.8%. The total water footprint (WF) related to food losses and waste\nin China in 2010 was estimated to be 135 ± 60 billion m<sup>3</sup>, equivalent to the WF of Canada. Such losses also imply that 26\n± 11 million hectares of land were used in vain, equivalent to\nthe total arable land of Mexico. There is an urgent need for dialogue\nbetween actors in the supply chain, from farmer to the consumer, on\nstrategies to reduce the high rates of food losses and waste and thereby\nmake a more worthwhile use of scarce natural resources.
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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) | 0,002 | 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 ».